arXiv cs.LG· Weilin Chen, Ruichu Cai, Jie Qiao, Yuguang Yan, Jos\'e Miguel Hern\'andez-Lobato·· 5 小时前AI 评分17
无需网络无混杂假设的网络干扰下因果效应估计
Causal Effect Estimation under Networked Interference without Networked Unconfoundedness Assumption
AI 导读
针对网络干扰下因果效应估计依赖"网络无混杂假设"、而观测数据中潜在混杂因子常使该假设失效的问题，研究者提出一个混杂因子恢复框架，显式刻画仅影响个体、仅影响邻居、同时影响两者三类潜在混杂因子，并基于可识别表示学习设计网络效应估计器。理论证明了三类潜在混杂因子的可识别性，并据此建立网络效应的形式化识别结果，大量实验验证了理论发现与方法的有效性。该工作已被 IEEE TPAMI 接收。
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