論文の概要: Optimizing Graph Causal Classification Models: Estimating Causal Effects and Addressing Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17941v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 02:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.206342
• Title: Optimizing Graph Causal Classification Models: Estimating Causal Effects and Addressing Confounders
• Title（参考訳）: グラフ因果分類モデルの最適化:因果効果の推定と共同設立者の対応
• Authors: Simi Job, Xiaohui Tao, Taotao Cai, Haoran Xie, Jianming Yong, Xin Wang,
• Abstract要約: 因果学習は単なる関連よりも原因と効果の関係を理解するのに役立つ。 従来のグラフ機械学習手法は相関に頼り、急激なパターンや分布の変化に敏感である。 我々は、因果推論をグラフ学習に組み込んだ、共同創設者・認識型因果GNNフレームワークであるCCAGNNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.98141213691198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph data is becoming increasingly prevalent due to the growing demand for relational insights in AI across various domains. Organizations regularly use graph data to solve complex problems involving relationships and connections. Causal learning is especially important in this context, since it helps to understand cause-effect relationships rather than mere associations. Since many real-world systems are inherently causal, graphs can efficiently model these systems. However, traditional graph machine learning methods including graph neural networks (GNNs), rely on correlations and are sensitive to spurious patterns and distribution changes. On the other hand, causal models enable robust predictions by isolating true causal factors, thus making them more stable under such shifts. Causal learning also helps in identifying and adjusting for confounders, ensuring that predictions reflect true causal relationships and remain accurate even under interventions. To address these challenges and build models that are robust and causally informed, we propose CCAGNN, a Confounder-Aware causal GNN framework that incorporates causal reasoning into graph learning, supporting counterfactual reasoning and providing reliable predictions in real-world settings. Comprehensive experiments on six publicly available datasets from diverse domains show that CCAGNN consistently outperforms leading state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: グラフデータは、さまざまなドメインにわたるAIのリレーショナル洞察の需要が高まっているため、ますます普及している。 組織は定期的にグラフデータを使用して、関係や関係に関する複雑な問題を解決する。 因果学習はこの文脈において特に重要である、なぜならそれは単なる関連ではなく、原因と影響の関係を理解するのに役立つからである。 多くの現実世界のシステムは本質的に因果関係にあるため、グラフはこれらのシステムを効率的にモデル化することができる。 しかし、グラフニューラルネットワーク(GNN)を含む従来のグラフ機械学習手法は相関に依存しており、急激なパターンや分布の変化に敏感である。 一方、因果モデルでは、真の因果因子を分離することで堅牢な予測が可能となり、そのようなシフトの下でより安定となる。 因果学習はまた、共同創設者の特定と調整に役立ち、予測が真の因果関係を反映し、介入の下でも正確であることを保証する。 これらの課題に対処し、堅牢かつ因果的情報を持つモデルを構築するために、CCAGNNを提案する。CCAGNNは、グラフ学習に因果推論を組み込んだ、現実的推論をサポートし、現実的な設定で信頼性の高い予測を提供する、共同創設者のカウンサルGNNフレームワークである。 さまざまなドメインから公開されている6つのデータセットに関する総合的な実験は、CCAGNNが最先端のモデルよりも一貫して優れていることを示している。

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