論文の概要: Graph Disentangle Causal Model: Enhancing Causal Inference in Networked Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03913v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 06:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:19.580951
• Title: Graph Disentangle Causal Model: Enhancing Causal Inference in Networked Observational Data
• Title（参考訳）: グラフディスタングル因果モデル:ネットワーク観測データにおける因果推論の強化
• Authors: Binbin Hu, Zhicheng An, Zhengwei Wu, Ke Tu, Ziqi Liu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Yufei Feng, Jiawei Chen,
• Abstract要約: 観察データから個別治療効果(ITE)を推定することは、様々な領域において重要な課題である。 ネットワーク環境でのITT推定を行うために,textitGraph Disentangle Causal Model (GDC) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.583216292149366
• License:
• Abstract: Estimating individual treatment effects (ITE) from observational data is a critical task across various domains. However, many existing works on ITE estimation overlook the influence of hidden confounders, which remain unobserved at the individual unit level. To address this limitation, researchers have utilized graph neural networks to aggregate neighbors' features to capture the hidden confounders and mitigate confounding bias by minimizing the discrepancy of confounder representations between the treated and control groups. Despite the success of these approaches, practical scenarios often treat all features as confounders and involve substantial differences in feature distributions between the treated and control groups. Confusing the adjustment and confounder and enforcing strict balance on the confounder representations could potentially undermine the effectiveness of outcome prediction. To mitigate this issue, we propose a novel framework called the \textit{Graph Disentangle Causal model} (GDC) to conduct ITE estimation in the network setting. GDC utilizes a causal disentangle module to separate unit features into adjustment and confounder representations. Then we design a graph aggregation module consisting of three distinct graph aggregators to obtain adjustment, confounder, and counterfactual confounder representations. Finally, a causal constraint module is employed to enforce the disentangled representations as true causal factors. The effectiveness of our proposed method is demonstrated by conducting comprehensive experiments on two networked datasets.
• Abstract（参考訳）: 観察データから個別治療効果(ITE)を推定することは、様々な領域において重要な課題である。 しかし、ITT推定に関する多くの既存の研究は、隠れた共同設立者の影響を見落としている。 この制限に対処するために、研究者はグラフニューラルネットワークを使用して、隣人の特徴を集約し、隠された共同創設者を捕捉し、治療されたグループとコントロールグループの共同創設者表現の相違を最小限にすることで、共起バイアスを軽減する。 これらのアプローチの成功にもかかわらず、実践的なシナリオは、すべての機能を共同創設者として扱い、扱われたグループとコントロールグループの機能分布に実質的な違いを伴うことが多い。 調整と共同創設者の混同と共同創設者の表現の厳格なバランス強化は、結果予測の有効性を損なう可能性がある。 この問題を軽減するため,ネットワーク環境でのITE推定を行うための新しいフレームワークである「textit{Graph Disentangle Causal model} (GDC)」を提案する。 GDCは因果不整合モジュールを使用して、単位特徴を調整および共同設立表現に分離する。 次に、3つの異なるグラフアグリゲータからなるグラフアグリゲーションモジュールを設計し、調整、共同設立、および対実的共同設立表現を得る。 最後に、非絡み合った表現を真の因果因子として強制するために因果制約加群が用いられる。 提案手法の有効性は,ネットワーク化された2つのデータセットに対して総合的な実験を行うことによって実証される。

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