Sep, 2023

异质干扰下的治疗效果估计

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TL;DR通过开发一种从不同视角聚合信息的新架构，我们提出了一种模型异质干扰的新方法，包含图神经网络、不同视角信息的聚合机制和注意力机制，经过多个数据集的实验，证实了模型异质干扰建模的重要性。
treatment effect estimationindividual treatment effectinterferenceheterogeneous interferencegraph neural networks
发现论文，激发创造
  • 在网络下异质干扰下学习个体化治疗效果

    本论文提出了一种新算法 ——Dual Weighting Regression (DWR)，其通过学习注意力权重和样本权重来解决网络场景下的干扰异质性问题，同时实验表明该算法优于目前的其他算法。

    Oct, 2022

  • 基于数据驱动的异质性治疗效应估计

    本文综述了数据驱动方法在异质性治疗效应估计上的应用，分为基于反事实预测和直接估计因果效应的方法，还有从数据中学习模型结构的结构因果模型方法，并在不同结构模型机制下进行了实证评估。

    Jan, 2023

  • 在结构不确定性下改进基于数据驱动的异质性处理效应估计

    该研究通过开发一种考虑每个特征值对异质性治疗效果估计的特征选择方法，并从数据中学习相关部分的因果结构，为处理真实世界数据的因果结构问题提供了解决方法。研究结果表明，该方法在任意潜在因果结构下均优于现有的数据驱动异质性治疗效果估计方法，并可降低异质性治疗效果估计误差。

    Jun, 2022

  • 基于异质性同伴影响推断因果效应

    提出一种通过结构因果模型来解决网络中存在异质性干预的方法，使用图神经网络估算个体因果效应来较好地解决同质性影响的偏见问题。

    May, 2023

  • 多个治疗方法网络设置中的个体因果效应估计

    我们研究了多个治疗和网络观测数据背景下的个体治疗效果估计问题，利用网络信息以增强强可忽略性假设在实际应用中的适用性，并通过图卷积网络学习共享的混淆因素表示，设计了损失函数以组合表示损失和均方误差损失。通过在 BlogCatalog 和 Flickr 等基准数据集上进行一系列实验，实验结果一致表明与基准方法相比，我们的模型显示出优越的性能。

    Dec, 2023

  • 基于时间序列健康数据的个体化治疗效果估计的观点

    研究人员综述了关于时间序列数据的个体化治疗效应研究，并对理论假设、治疗设置类型和计算框架进行了评论，讨论了时间序列环境下个体化治疗效应研究面临的挑战和未来研究方向。

    Feb, 2024

  • 学习超图上的因果效应

    本文从因果关系的角度出发，探讨了如何在超图中估计个体治疗效果 (ITE)，并提出了一个新的超图神经网络框架以更好地建模高阶干扰。实验证明，与现有基线相比，我们的框架具有更好的表现。

    Jul, 2022

  • 使用工具进行异质性处理效果的机器学习估计

    本研究使用有效的工具变量来考虑具有任意机器学习方法的异质性处理效应估计，并减少了问题到最小化一个适当的损失函数（依赖于一组辅助模型，每个模型对应一个独立的预测任务）的规模。

    May, 2019

  • 估计个体治疗效果时模型选择方法比较

    对于估计异质性治疗效果的研究人员，不需要局限于单个模型拟合算法，应通过从验证集中学习的目标函数对使用多个算法拟合的多个模型进行评估，从而选择最小化目标的模型，用于未来个体的治疗效果估计。

    Apr, 2018

  • 个体化治疗效果估计中的对抗性去混淆

    该论文提出用对抗训练来选择性平衡混淆因素，以解决观察研究中个性化治疗效应（ITE）估计的基本问题，并通过反事实推断帮助估计 ITE。在合成和真实世界数据集上的实证结果表明，该方法改善了现有方法，在 ITE 估计中实现了更低的误差。

    Oct, 2022