論文の概要: Counterfactual Learning on Graphs: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01391v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 21:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 16:19:08.351926
• Title: Counterfactual Learning on Graphs: A Survey
• Title（参考訳）: グラフ上の反事実学習:調査
• Authors: Zhimeng Guo, Teng Xiao, Charu Aggarwal, Hui Liu, Suhang Wang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ上での表現学習において大きな成功を収めている。 グラフ上のカウンターファクトラーニングは、これらの欠点を緩和する有望な結果を示している。 グラフ上の反実的公正性、説明可能性、リンク予測などに対する様々なグラフ反実的学習手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.22165854035219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-structured data are pervasive in the real-world such as social networks, molecular graphs and transaction networks. Graph neural networks (GNNs) have achieved great success in representation learning on graphs, facilitating various downstream tasks. However, GNNs have several drawbacks such as lacking interpretability, can easily inherit the bias of the training data and cannot model the casual relations. Recently, counterfactual learning on graphs has shown promising results in alleviating these drawbacks. Various graph counterfactual learning approaches have been proposed for counterfactual fairness, explainability, link prediction and other applications on graphs. To facilitate the development of this promising direction, in this survey, we categorize and comprehensively review papers on graph counterfactual learning. We divide existing methods into four categories based on research problems studied. For each category, we provide background and motivating examples, a general framework summarizing existing works and a detailed review of these works. We point out promising future research directions at the intersection of graph-structured data, counterfactual learning, and real-world applications. To offer a comprehensive view of resources for future studies, we compile a collection of open-source implementations, public datasets, and commonly-used evaluation metrics. This survey aims to serve as a ``one-stop-shop'' for building a unified understanding of graph counterfactual learning categories and current resources. We also maintain a repository for papers and resources and will keep updating the repository https://github.com/TimeLovercc/Awesome-Graph-Causal-Learning.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データは、ソーシャルネットワーク、分子グラフ、トランザクションネットワークなどの現実世界で広く利用されている。 グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフでの表現学習において大きな成功を収め、さまざまな下流タスクを効率化した。 しかし、GNNには、解釈可能性の欠如や、トレーニングデータのバイアスを容易に受け継ぎ、カジュアルな関係をモデル化できないといった欠点がいくつかある。 近年,グラフ上の反実的学習は,これらの欠点を緩和する有望な結果を示している。 グラフ上の反実的公正性、説明可能性、リンク予測などに対する様々なグラフ反実的学習手法が提案されている。 この有望な方向性の展開を促進するため,本調査では,グラフ反事実学習に関する論文を分類し,総合的にレビューする。 既存の手法を研究課題に基づいて4つのカテゴリに分けた。 それぞれのカテゴリについて、バックグラウンドとモチベーションの例、既存の作品を要約する一般的なフレームワーク、そしてこれらの作品の詳細なレビューを提供する。 我々は,グラフ構造化データ,反事実学習,実世界のアプリケーションとの交点における将来研究の方向性を指摘する。 今後の研究のためのリソースの総合的なビューを提供するため、オープンソース実装、パブリックデータセット、そして一般的に使用される評価指標のコレクションをコンパイルする。 この調査は、グラフの反事実学習カテゴリと現在のリソースの統一的な理解を構築するための 'one-stop-shop' として機能することを目的としている。 また、文書やリソースのリポジトリも維持しており、リポジトリ https://github.com/TimeLovercc/Awesome-Graph-Causal-Learning.orgの更新を続けます。

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