FlowCF：用流匹配为混合类型表格数据生成稀疏反事实解释

FlowCF 是一种模型无关的生成式反事实解释方法，将反事实生成建模为从事实类到目标类的稀疏传输，并用流匹配求解，通过新型混合流算子扩展到混合特征类型。在六个基准数据集上，FlowCF 取得最佳数值稀疏性与接近度，仅改变 29% 的数值特征（最佳基线为 89%），位移小 70%。该工作已被 NeurIPS 2026 GDDL Workshop 接收。