방대한 상호 연결된 데이터 배열 내에서 최적의 구조를 식별하는 데에는 상당한 샘플링 및 계산 노력이 필요합니다. 기저에 깔린 신호 의존성 (signal dependencies)을 학습하고 활용하면 효율성과 예측 능력을 상당히 향상시킬 수 있지만, 비선형 통계 관계 (nonlinear statistical relations)의 편재성은 이러한 작업의 복잡성을 증폭시킵니다. 본 논문에서 우리는 그래프 기반 인과적 보상 모델링 (graph-based causal reward modeling), 해석적 재생 커널 방법 (analytic reproducing kernel methods), 그리고 함수 프로세스의 테일러 근사 (Taylor approximation of functional processes) 루틴을 갖춘 새로운 일반적이고 적응적인 전략을 개발합니다. 우리는 시간에 대해 서브리니어 (sublinear)이며 데이터 볼륨에 대해 리니어 (linear)인 이론적 성능 보장을 확립합니다. 우리의 분석은 노이즈 간섭, 점진적인 모델 수렴, 그리고 솔루션 공간 불일치 (solution space mismatch)로부터 발생하는 수많은 불확실성에 대한 강건성 (robustness)을 다룹니다. 이 프레임워크의 일반적인 매력은 최소한의 조건 세트나 사전 추정치에 대한 의존성을 통해 입증되며, 설명된 다양한 수정 사항들은 특정 또는 확장된 환경을 다룹니다. 실제 효과를 입증하기 위해, 우리는 벤치마크 합성 데이터와 실제 교통 데이터셋을 모두 사용하여 수치 실험을 수행합니다.