Aug, 2023
估计观测网络数据因果效应的泛化界
Generalization bound for estimating causal effects from observational network data
Ruichu Cai, Zeqin Yang, Weilin Chen, Yuguang Yan, Zhifeng Hao
TL;DR通过利用基于联合倾向性评分的重新加权模式和基于积分概率度量的表示学习模式，在网络情景中推导出因果效应估计的泛化界限，从而支持减轻复杂的混淆偏差并在原则性上指导学习目标的设计，通过分析泛化界限提出一种基于联合倾向性评分和表示学习的加权回归方法，并在两个真实网络的半合成数据上进行广泛实验，验证了算法的有效性。