論文の概要: Treatment Effects Estimation on Networked Observational Data using Disentangled Variational Graph Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14497v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 03:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:56.201085
• Title: Treatment Effects Estimation on Networked Observational Data using Disentangled Variational Graph Autoencoder
• Title（参考訳）: 分散変分グラフオートエンコーダを用いたネットワーク観測データに対する処理効果の推定
• Authors: Di Fan, Renlei Jiang, Yunhao Wen, Chuanhou Gao,
• Abstract要約: 観察データから個別治療効果(ITE)を推定する手法が,各領域で注目されている。 本稿では,ネットワーク化された観測データに対する処理効果推定のための非絡み付き因子を学習する,新しい非絡み付き変分グラフオートエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.361700725822891
• License:
• Abstract: Estimating individual treatment effect (ITE) from observational data has gained increasing attention across various domains, with a key challenge being the identification of latent confounders affecting both treatment and outcome. Networked observational data offer new opportunities to address this issue by utilizing network information to infer latent confounders. However, most existing approaches assume observed variables and network information serve only as proxy variables for latent confounders, which often fails in practice, as some variables influence treatment but not outcomes, and vice versa. Recent advances in disentangled representation learning, which disentangle latent factors into instrumental, confounding, and adjustment factors, have shown promise for ITE estimation. Building on this, we propose a novel disentangled variational graph autoencoder that learns disentangled factors for treatment effect estimation on networked observational data. Our graph encoder further ensures factor independence using the Hilbert-Schmidt Independence Criterion. Extensive experiments on two semi-synthetic datasets derived from real-world social networks and one synthetic dataset demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance.
• 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、様々な領域で注目され、治療と結果の両方に影響を及ぼす潜在的共同創設者の特定が大きな課題となっている。 ネットワーク観測データは、ネットワーク情報を利用して潜伏した共同設立者を推論することで、この問題に対処する新たな機会を提供する。 しかし、既存のほとんどのアプローチでは、観測された変数とネットワーク情報は、潜伏した共同創設者のプロキシ変数としてのみ機能し、実際は失敗することが多い。 楽器, コンバウンディング, 調整因子に潜伏因子を分解する非絡み合い表現学習の最近の進歩は, ITE推定の可能性を示唆している。 そこで本研究では,ネットワーク化された観測データに対する処理効果推定のための非絡み付き因子を学習する,非絡み付き変分グラフオートエンコーダを提案する。 グラフエンコーダは、Hilbert-Schmidt Independence Criterionを使用して、因子独立をさらに保証します。 実世界のソーシャルネットワークから派生した2つの半合成データセットと1つの合成データセットの大規模な実験により,本手法が最先端の性能を達成することを示す。

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