論文の概要: Disentangled Graph Autoencoder for Treatment Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14497v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 11:43:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:07.043035
• Title: Disentangled Graph Autoencoder for Treatment Effect Estimation
• Title（参考訳）: 処理効果推定のためのディスタングルグラフオートエンコーダ
• Authors: Di Fan, Renlei Jiang, Yunhao Wen, Chuanhou Gao,
• Abstract要約: 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交叉変分グラフオートエンコーダを提案する。 我々のグラフエンコーダは、潜伏因子を、ヒルベルト・シュミット独立基準を用いて因子独立を強制しながら、楽器的、障害的、調整的、ノイズ的な要因に分解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.361700725822891
• License:
• Abstract: Treatment effect estimation from observational data has attracted significant attention across various research fields. However, many widely used methods rely on the unconfoundedness assumption, which is often unrealistic due to the inability to observe all confounders, thereby overlooking the influence of latent confounders. To address this limitation, recent approaches have utilized auxiliary network information to infer latent confounders, relaxing this assumption. However, these methods often treat observed variables and networks as proxies only for latent confounders, which can result in inaccuracies when certain variables influence treatment without affecting outcomes, or vice versa. This conflation of distinct latent factors undermines the precision of treatment effect estimation. To overcome this challenge, we propose a novel disentangled variational graph autoencoder for treatment effect estimation on networked observational data. Our graph encoder disentangles latent factors into instrumental, confounding, adjustment, and noisy factors, while enforcing factor independence using the Hilbert-Schmidt Independence Criterion. Extensive experiments on multiple networked datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 観測データからの処理効果推定は,様々な研究分野において大きな注目を集めている。 しかし、広く使われている多くの手法は未確立の仮定に依存しており、全ての共同創設者を観察できないためにしばしば非現実的であり、故に潜在共同創設者の影響を見落としている。 この制限に対処するために、近年のアプローチでは、補助的なネットワーク情報を利用して、潜伏した共同創設者を推論し、この仮定を緩和している。 しかしながら、これらの手法は、観測された変数やネットワークを、潜伏した共同設立者のみのプロキシとして扱うことが多く、ある変数が結果に影響を与えることなく治療に影響を及ぼす場合や、その逆の場合に不正確な結果をもたらす可能性がある。 この異なる潜伏因子の融合は、治療効果推定の精度を損なう。 この課題を克服するために,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交叉変分グラフオートエンコーダを提案する。 我々のグラフエンコーダは、潜伏因子を、ヒルベルト・シュミット独立基準を用いて因子独立を強制しながら、楽器的、障害的、調整的、ノイズ的な要因に分解する。 複数のネットワークデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法は最先端のアプローチよりも優れていることが示された。

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