Treatment-Aware Hyperbolic Representation Learning for Causal Effect Estimation with Social Networks

要約

観察データから個人治療効果 (ITE) を推定することは、複数の領域にわたって重要な価値を持つ重要な研究テーマです。
隠れた交絡因子を特定する方法は、ITE の推定において重要な課題となります。
最近の研究では、ソーシャル ネットワークの構造情報を組み込んでこの課題に取り組み、顕著な進歩を遂げています。
ただし、これらの方法はグラフ ニューラル ネットワークを利用してユークリッド空間の隠れた交絡因子の表現を学習し、次の 2 つの重要な問題を無視しています。(1) ソーシャル ネットワークは多くの場合スケールフリー構造を示しますが、そのようなグラフを埋め込むためにユークリッド埋め込みを使用すると、大きな歪みが発生します。
(2) ソーシャルネットワーク内の各自己中心的なネットワークは治療に関連した特徴を示しており、隠れた交絡因子の重要なパターンを示唆しています。
これらの問題に対処するために、私たちは、Treatment-Aware Hyperbolic Representation Learning (TAHyper) と呼ばれる新しい方法を提案します。
まず、TAHyper は双曲空間を使用してソーシャル ネットワークをエンコードし、それによってユークリッド埋め込みによって引き起こされる交絡因子表現の歪みを効果的に軽減します。
次に、個人とその隣人が同じ治療を受けているかどうかを識別することで、隠れた交絡因子の表現を強化する、治療を意識した関係識別モジュールを設計します。
私たちの手法の優位性を実証するために、2 つのベンチマーク データセットに対する広範な実験が実施されました。

要約(オリジナル)

Estimating the individual treatment effect (ITE) from observational data is a crucial research topic that holds significant value across multiple domains. How to identify hidden confounders poses a key challenge in ITE estimation. Recent studies have incorporated the structural information of social networks to tackle this challenge, achieving notable advancements. However, these methods utilize graph neural networks to learn the representation of hidden confounders in Euclidean space, disregarding two critical issues: (1) the social networks often exhibit a scalefree structure, while Euclidean embeddings suffer from high distortion when used to embed such graphs, and (2) each ego-centric network within a social network manifests a treatment-related characteristic, implying significant patterns of hidden confounders. To address these issues, we propose a novel method called Treatment-Aware Hyperbolic Representation Learning (TAHyper). Firstly, TAHyper employs the hyperbolic space to encode the social networks, thereby effectively reducing the distortion of confounder representation caused by Euclidean embeddings. Secondly, we design a treatment-aware relationship identification module that enhances the representation of hidden confounders by identifying whether an individual and her neighbors receive the same treatment. Extensive experiments on two benchmark datasets are conducted to demonstrate the superiority of our method.

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