論文の概要: Causal GNNs: A GNN-Driven Instrumental Variable Approach for Causal Inference in Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08544v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 05:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 17:48:25.265111
• Title: Causal GNNs: A GNN-Driven Instrumental Variable Approach for Causal Inference in Networks
• Title（参考訳）: 因果GNN:ネットワークにおける因果推論のためのGNN駆動の計測変数アプローチ
• Authors: Xiaojing Du, Feiyu Yang, Wentao Gao, Xiongren Chen,
• Abstract要約: CgNNは、隠れた共同設立者のバイアスを緩和し、因果効果の推定を改善するための新しいアプローチである。 以上の結果から,CgNNは隠れた共同創設者バイアスを効果的に軽減し,複雑なネットワークデータにおける因果推論のための堅牢なGNN駆動IVフレームワークを提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As network data applications continue to expand, causal inference within networks has garnered increasing attention. However, hidden confounders complicate the estimation of causal effects. Most methods rely on the strong ignorability assumption, which presumes the absence of hidden confounders-an assumption that is both difficult to validate and often unrealistic in practice. To address this issue, we propose CgNN, a novel approach that leverages network structure as instrumental variables (IVs), combined with graph neural networks (GNNs) and attention mechanisms, to mitigate hidden confounder bias and improve causal effect estimation. By utilizing network structure as IVs, we reduce confounder bias while preserving the correlation with treatment. Our integration of attention mechanisms enhances robustness and improves the identification of important nodes. Validated on two real-world datasets, our results demonstrate that CgNN effectively mitigates hidden confounder bias and offers a robust GNN-driven IV framework for causal inference in complex network data.
• Abstract（参考訳）: ネットワークデータアプリケーションが拡大を続けるにつれ、ネットワーク内の因果推論が注目を集めている。 しかし、隠れた共同創設者は因果効果の推定を複雑にしている。 ほとんどのメソッドは、隠れた共同設立者がいないと仮定する強い無知の仮定に依存しています。 この問題に対処するために,ネットワーク構造を機器変数(IV)として活用する新しいアプローチであるCgNNと,グラフニューラルネットワーク(GNN)とアテンション機構を組み合わせることで,隠れた共同設立バイアスを緩和し,因果効果の推定を改善する。 ネットワーク構造をIVとして活用することにより,治療との相関を保ちながら,共同設立者のバイアスを低減する。 注意機構の統合は、ロバスト性を高め、重要なノードの識別を改善する。 実世界の2つのデータセットで検証した結果、CgNNは隠れた共同創業者バイアスを効果的に軽減し、複雑なネットワークデータにおける因果推論のための堅牢なGNN駆動IVフレームワークを提供することが示された。

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