因果推断综述
在大数据时代，处于生态经济学、医疗保健、网络挖掘、在线广告和市场营销等多个领域的观测数据的因果关系进一步的理解异常重要。然而目前现有的因果效果评估方法主要集中在源特定和固定的观测数据上，缺乏对数据连续性、领域适配性以及海量数据的易用性等问题的持续性研究，而这些问题非常普遍。本论文定义了持续性治疗效果的评估问题，并提出了问题的研究难点和可能的解决方案。最后，我们还讨论了未来该领域的研究方向。
Jan, 2023
本文回顾了软件工程中应用统计因果推断方法的现有工作。回顾了 2010 年至 2022 年间发表的 32 篇论文。结果表明，统计因果推断方法的应用相对较新，相应的研究社区仍相对分散。
Nov, 2022
本文介绍了一个综合框架，用于对评估算法进行基准测试，它包括用于预测的未标记数据、用于验证的标记数据以及使用已建立和新颖指标进行算法预测的自动评估的代码，并解决了缩放和数据屏蔽问题。
Feb, 2018
本文综述了通过基于图形因果模型的搜索策略，发现因果效应相关有用知识的数据驱动方法，重点讨论这些方法面临的挑战，探讨了方法的假设、优点和局限性，希望这篇文章能够激励更多的研究人员设计更好的数据驱动方法来解决因果效应估计等领域的实际问题。
Aug, 2022
机器学习在预测方面已经取得了很大进展，但缺乏通用人工智能，研究表明因果推断是实现机器推理和机器智能的一种重要方法，本文通过统计数据学习框架、分布分类任务和卷积神经网络特征等方面的研究，提出了一种可扩展、具有强大理论保证且在多个实际基准测试中取得最新成果的新因果推断算法。
Jul, 2016
介绍和讨论 IV 方法及其在因果推断和机器学习中的应用，主要包括两阶段最小二乘法、控制函数和 IV 评估；总结了实际应用场景中的数据集和算法，并讨论了未来研究的方向和问题。
Dec, 2022
通过综述研究，我们对近期在潜变量条件下的因果推断相对于影响因素进行了全面的回顾，涵盖了因果效应估计、中介分析、反事实推理和因果发现等任务，并介绍了在大型语言模型时代下因果推断存在的新机会。
Jun, 2024