去共变量化因果协同过滤
提出了一种名为 SLFR 的新框架，通过解开用户偏好和未测量混淆因素的联系，识别反事实反馈，以捕捉用户的真实偏好，并在五个真实世界数据集上进行了广泛的实验证明了该方法的优势。
Nov, 2023
用户偏好、推荐系统、混淆因素、因果图和潜在空间是本研究的关键词，研究探讨了混淆因素对用户偏好的影响和如何在潜在空间中建模，通过因果图的方式分离混淆因素和用户偏好。最后，提出了基于变分自动编码器的模型，命名为潜在空间中混淆因素的因果结构表示学习 (CSC)，通过实验证明了该模型的优越性以及对混淆因素的可控性。
Nov, 2023
利用无监督机器学习和预测性模型检查相结合实现多因素下因果推理的去混淆算法并提出其理论，对半真实数据和真实数据进行性能测试，表明该算法比传统因果推理方法需要的假设更弱且更接近真实因果效应。
May, 2018
该论文研究了推荐系统中偏见放大的原因，提出了一种基于因果模型的 Deconfounded Recommender System（DecRS）来解决这一问题，并在两个基准测试上验证了其优越性。
May, 2021
本研究探究回推协作过滤算法中被反馈循环所影响的用户评分矩阵，提出了衡量推荐系统对其整个评分矩阵影响的度量，并通过合成和实际数据集验证了其在还原固有用户偏好上的可用性。
Mar, 2017
本文介绍了一种新的去混杂方法：顺序去混杂 (SD)，解决了存在未观察到的混杂因子情况下， 序列化医疗决策难题，并证明了该方法可以准确估计单个个体在时间上的治疗反应。
Apr, 2021
研究推荐系统中的流行度偏差问题，提出了一种新的训练和推断范式，名为流行度偏差去混淆与调节，通过因果干预去除模型训练中的混淆流行度偏差并在推荐时调整推荐得分以提高推荐准确性。
May, 2021
本文提出了一种理论上保证的模型无关均衡方法，该方法可以针对现有的去偏差方法进行应用，以抵抗未观测到的混淆和模型错误，并通过交替校正学习偏差数据的模型参数，以自适应学习平衡系数，充分利用无偏数据。在实际应用中，该方法证明了其有效性。
Apr, 2023
研究了协同过滤方法中用户和商品之间的图模型，提出了一种新的多组件图卷积协同过滤算法 (MCCF)，旨在区分观察到的显式用户 - 商品交互背后的购买动机。该算法通过分解和组合两个模块，设计了一种新的方式以获得对用户消费行为的高精度预测，实验结果表明，该算法不仅在三个真实数据集上表现优异，而且还证明了考虑多个组件的必要性。
Nov, 2019