論文の概要: Treatment Effect Estimation with Differentiated Networked Effect on Graph Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24358v2
• Date: Wed, 27 May 2026 13:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:54.960095
• Title: Treatment Effect Estimation with Differentiated Networked Effect on Graph Data
• Title（参考訳）: グラフデータに対するネットワーク効果の微分による処理効果の推定
• Authors: Xiaofeng Lin, Han Bao, Hisashi Kashima,
• Abstract要約: 観察グラフデータから個別治療効果(ITE)を推定することは、商業や医療などの分野における意思決定に不可欠である。 既存の手法は、正確なITE推定のためにそのような干渉をモデル化しようとする。 本稿では,2つの部分的注意機構とメッセージアンプを組み込んだ干渉モデリング機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.216672929380273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating individual treatment effect (ITE) from observational graph data is crucial for decision-making in the fields such as commerce and medicine. This task is challenging due to interference, where individual outcomes can be influenced by the treatments and covariates of their neighbors. Existing methods attempt to model such interference for accurate ITE estimation. However, a critical issue is often overlooked: differentiated networked effect (DNE), an effect caused by local networks consisting of neighbors with varying importance and scales. Capturing DNE is vital; otherwise, we will end up with imprecise ITE estimation due to an erroneous characterization of interference, which can result in misguided decisions. To address this challenge, we propose a novel interference modeling mechanism that incorporates two partial attention mechanisms and a message amplifier. The partial attention mechanisms automatically estimate the importance of different neighbors in contributing to interference, while the message amplifier adjusts the results of the interference modeling mechanism based on the scale of neighbors, all of which enables the model to capture DNE. Experiments on three real-world graphs demonstrate that our methods outperform existing approaches for ITE estimation from graph data, which corroborates the importance of explicitly capturing DNE.
• Abstract（参考訳）: 観察グラフデータから個別治療効果(ITE)を推定することは、商業や医療などの分野における意思決定に不可欠である。 この課題は、個々の結果が隣人の治療や共変によって影響される、干渉によって困難である。 既存の手法は、正確なITE推定のためにそのような干渉をモデル化しようとする。 異なるネットワーク効果(DNE)は、様々な重要性と規模を持つ近隣のネットワークによって引き起こされる効果である。 DNEの取得は不可欠であり、そうでなければ、誤った干渉のキャラクタリゼーションのために不正確なITE推定に終わる。 この課題に対処するために,2つの部分的注意機構とメッセージアンプを組み込んだ干渉モデリング機構を提案する。 部分的注意機構は、干渉に寄与する隣人の重要度を自動的に推定し、メッセージ増幅器は隣人の規模に基づいて干渉モデリング機構の結果を調整する。 実世界の3つのグラフの実験により,本手法はグラフデータからITE推定を行う既存手法よりも優れており,DNEを明示的に捉えることの重要性が裏付けられている。

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