शोधकर्ताओं ने DKCD पेश किया है, जो स्वास्थ्य और वित्त जैसे उच्च-विशेषज्ञता वाले डोमेन में अरचनाबद्ध डेटा से कारण खोज के लिए एक फ्रेमवर्क है। यह विधि लुप्त कारकों की पहचान और कारक टिप्पणी की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए विशिष्ट डोमेन ज्ञान को शामिल करके मौजूदा दृष्टिकोणों की सीमाओं को संबोधित करता है।
- ज्ञान खनन (Knowledge Mining) तर्क का समर्थन करने के लिए देखे जा सकने वाले कारकों के आधार पर प्रासंगिक डोमेन जानकारी पुनर्प्राप्त करता है।
- ज्ञान-मार्गदर्शित कारण तर्क (Knowledge-guided Causal Reasoning) लुप्त कारण कारकों को खोजता है और सटीक डेटा टिप्पणी के लिए संकेत उत्पन्न करता है।
- कारण संरचना खोज (Causal Structure Discovery) अधिक पूर्ण कारकों और टिप्पणियों के सेट का उपयोग करके अंतिम ग्राफ़ बनाता है।
दो विशिष्ट डोमेन डेटासेटों पर प्रयोगों ने दिखाया है कि DKCD कारण कारक पहचान और कारण ग्राफ़ निर्माण दोनों में महत्वपूर्ण सुधार लाता है।