연구진은 불확실한 사전 지식의 신뢰도를 평가하고 활용하는 새로운 방법인 PRCD-MAP을 제안했습니다. PRCD-MAP은 각 에지에 대한 신뢰도를 할당하여 MAP 목표 함수의 페널티와 정규화에 영향을 미칩니다.
PRCD-MAP은 Laplace 근사 기반 주변 우도와 MLP를 사용하여 신뢰도를 조정하며, 데이터로 확인된 영역은 신뢰도를 높이고 모순되는 영역은 신뢰도를 낮춥니다.
실험 결과, PRCD-MAP은 CausalTime 데이터에서 유용한 사전 지식을 활용하고, 신뢰할 수 없는 사전 지식은 자동으로 감쇠시키며, 기존 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.