論文の概要: A Closer Look at the Application of Causal Inference in Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08890v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 02:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.651784
• Title: A Closer Look at the Application of Causal Inference in Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ表現学習における因果推論の適用について
• Authors: Hang Gao, Kunyu Li, Huang Hong, Baoquan Cui, Fengge Wu,
• Abstract要約: 本稿では,最小の分割不可能なグラフデータ単位に基礎を置く理論モデルを提案し,因果正当性を保証する。 また,既存のグラフ学習パイプラインにシームレスに統合可能な因果モデリング拡張モジュールを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.356074290368679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling causal relationships in graph representation learning remains a fundamental challenge. Existing approaches often draw on theories and methods from causal inference to identify causal subgraphs or mitigate confounders. However, due to the inherent complexity of graph-structured data, these approaches frequently aggregate diverse graph elements into single causal variables, an operation that risks violating the core assumptions of causal inference. In this work, we prove that such aggregation compromises causal validity. Building on this conclusion, we propose a theoretical model grounded in the smallest indivisible units of graph data to ensure that the causal validity is guaranteed. With this model, we further analyze the costs of achieving precise causal modeling in graph representation learning and identify the conditions under which the problem can be simplified. To empirically support our theory, we construct a controllable synthetic dataset that reflects realworld causal structures and conduct extensive experiments for validation. Finally, we develop a causal modeling enhancement module that can be seamlessly integrated into existing graph learning pipelines, and we demonstrate its effectiveness through comprehensive comparative experiments.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習における因果関係のモデル化は依然として根本的な課題である。 既存のアプローチは、因果関係のサブグラフを識別したり、共同創設者を緩和するために、因果関係の推論から理論や方法に頼っていることが多い。 しかし、グラフ構造データの本質的な複雑さのため、これらのアプローチは様々なグラフ要素を単一の因果変数に集約することが多く、因果推論のコア仮定に違反するリスクがある。 本研究では,このようなアグリゲーションが因果的妥当性を損なうことを実証する。 この結論に基づいて,グラフデータの最小分割単位に基礎を置く理論モデルを提案し,因果正当性を保証する。 このモデルを用いて,グラフ表現学習における因果モデリングの精度向上のコストを解析し,問題を単純化可能な条件を同定する。 この理論を実証的に支持するために,実世界の因果構造を反映した制御可能な合成データセットを構築し,検証のための広範囲な実験を行った。 最後に,既存のグラフ学習パイプラインにシームレスに統合可能な因果モデリング拡張モジュールを開発し,その効果を総合的な比較実験により実証する。

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