論文の概要: Generalization bound for estimating causal effects from observational network data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04011v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 03:14:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 14:13:09.980958
• Title: Generalization bound for estimating causal effects from observational network data
• Title（参考訳）: 観測ネットワークデータから因果効果を推定するための一般化
• Authors: Ruichu Cai, Zeqin Yang, Weilin Chen, Yuguang Yan, Zhifeng Hao
• Abstract要約: ネットワークシナリオにおける因果効果推定のための一般化法を導出する。1) 連立確率スコアに基づく再重み付けスキーマ,2) 積分確率メトリック(IPM)に基づく表現学習スキーマ。 そこで本研究では,表現学習で強化した関節適合度スコアに基づく重み付け回帰法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.055822137402746
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Estimating causal effects from observational network data is a significant but challenging problem. Existing works in causal inference for observational network data lack an analysis of the generalization bound, which can theoretically provide support for alleviating the complex confounding bias and practically guide the design of learning objectives in a principled manner. To fill this gap, we derive a generalization bound for causal effect estimation in network scenarios by exploiting 1) the reweighting schema based on joint propensity score and 2) the representation learning schema based on Integral Probability Metric (IPM). We provide two perspectives on the generalization bound in terms of reweighting and representation learning, respectively. Motivated by the analysis of the bound, we propose a weighting regression method based on the joint propensity score augmented with representation learning. Extensive experimental studies on two real-world networks with semi-synthetic data demonstrate the effectiveness of our algorithm.
• Abstract（参考訳）: 観測ネットワークデータから因果効果を推定することは重要であるが難しい問題である。 観測ネットワークデータに対する因果推論における既存の研究は、一般化境界の解析を欠いているため、理論的には複雑な境界バイアスを緩和し、原則的に学習目標の設計を実践的に導くことができる。 このギャップを埋めるために,ネットワークシナリオにおける因果効果推定のための一般化を活用して導出する。 1)関節適合度スコアに基づく再重み付けスキーマと 2)IPM(Integrated Probability Metric)に基づく表現学習スキーマ。 我々はそれぞれ、重み付けと表現学習の観点から、一般化に関する2つの視点を提供する。 本稿では,境界の分析に動機づけられ,表現学習を付加した関節伸縮スコアに基づく重み付け回帰法を提案する。 半合成データを持つ2つの実世界のネットワークに関する広範囲な実験により,本アルゴリズムの有効性が示された。

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