2024深度学习发论文&模型涨点之——因果推断
因果推断（Causal Inference）是统计学、经济学、流行病学、社会科学和机器学习等领域中的一个重要概念，它关注的是如何从观察数据中确定变量之间的因果关系。在现实世界中，我们经常需要区分两个变量之间的相关性（Correlation）和因果性（Causation），因为仅仅知道两个变量是相关的，并不能告诉我们一个变量是否导致了另一个变量的变化。
因果推断（Causal Inference）是一种统计方法，用于确定两个变量之间是否存在因果关系，即一个变量是否会导致另一个变量的变化。这与相关性分析不同，相关性分析只能告诉我们两个变量是否一起变化，但不能确定它们之间是否存在因果关系。
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论文精选
论文1：
A survey on causal inference for recommendation
推荐系统中的因果推断综述
方法
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因果推断基础概念：介绍了因果推断的基本概念，作为后续综述的基础。
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理论驱动的分类法：提出了一种新的基于因果理论的分类方法，将现有方法根据所采用的因果理论进行分类，包括基于潜在结果框架、结构因果模型和一般反事实的方法。
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因果推断技术细节：深入探讨了现有方法如何应用因果推断来解决特定的推荐系统问题。
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因果推荐系统的发展轨迹：系统地描述了因果推断理论在推荐系统中的整合发展过程。
创新点
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理论一致的分类框架：提供了一个从因果视角出发的全面分类框架，与以往基于实际问题的应用中心分类法相比，更强调理论的一致性和系统性。
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因果方法在推荐系统中的应用演化：追溯了因果方法在推荐系统中的演变，为读者提供了直观的方法论发展视角。
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最新研究成果的整合：涵盖了众多最新的出版物，提供了该领域的最新研究动态。
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开源资源的提供：提供了相关论文和开源资源的链接，方便研究者进一步深入研究。
论文2：
Causal Inference for Social Network Data
社交网络数据的因果推断
方法
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半参数估计和推断：描述了使用单一社交网络的观察数据进行因果效应的半参数估计和推断。
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依赖性处理：首次允许每个观察结果依赖于随着样本大小增加而增加的其他单位数量的依赖性。
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因果效应的新型定义：提出了特别适用于社交网络设置的新因果效应，如对网络联系和网络结构的干预。
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社交网络数据的重新分析：使用所提方法重新分析了社交网络数据，特别是针对肥胖因果同伴效应的有影响力且有争议的研究。
创新点
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社交网络观察数据的因果推断：提出了一种新的方法，允许在不随机化外生处理的情况下进行因果和统计推断。
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网络依赖性的处理：新方法能够处理由于信息传递和潜在相似性导致的网络依赖性。
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社交网络结构的干预：提出了对社交网络结构进行干预的条件，这是因果推断领域的一个重要进展。
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实证研究的重新分析：通过重新分析弗雷明汉心脏研究的数据，展示了新方法在处理社交网络数据时的有效性和应用潜力。
论文3：
Causal Inference in Recommender Systems: A Survey and Future Directions
推荐系统中的因果推断：一项综述及未来方向
方法
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因果推断基础概念：介绍了推荐系统中因果推断的基本概念，包括因果图、结构方程和潜在结果框架。
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因果效应估计：讨论了如何使用实验数据或观察数据来确定和利用因果关系，包括随机实验和观察数据的因果效应估计方法。
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因果发现：探讨了在缺乏先验知识的情况下，如何从现有数据中构建因果图，包括传统方法和基于机器学习的方法。
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因果推断在推荐系统中的应用：系统回顾了因果推断在推荐系统中的应用，包括数据去偏、数据增强和去噪，以及如何实现可解释性、多样性和公平性。
创新点
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因果图在推荐系统中的应用：将因果图的概念引入推荐系统，为理解和改进推荐系统提供了新的视角。
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因果效应估计的新颖方法：提出了结合随机实验和观察数据的因果效应估计方法，提高了因果效应估计的准确性和可靠性。
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因果发现的先进算法：开发了新的算法来处理大规模数据中的因果发现问题，包括基于强化学习和分数函数的方法。
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推荐系统的多目标优化：通过因果推断，实现了推荐系统在准确性之外的多目标优化，如可解释性、多样性和公平性，拓宽了推荐系统的研究和应用范围。
论文4：
Causal inference methods for combining randomized trials and observational studies: a review
结合随机试验和观察性研究的因果推断方法：一项综述
方法
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随机对照试验（RCT）与观察性研究的结合：综述了如何将RCT和观察性研究的数据结合起来，以评估不同数据集中的因果效应。
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一般化和外推性：讨论了如何提高RCT的外部有效性，以及如何将RCT结果推广到更广泛的目标人群。
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双重稳健估计器：介绍了双重稳健估计器，这种估计器在RCT和观察性数据结合时，能够提供更稳健的因果效应估计。
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结构因果模型（SCM）：探讨了使用结构因果模型来结合RCT和观察性数据，以及如何利用因果图来编码复杂的因果假设。
创新点
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RCT结果的外推性：提出了新的方法来评估RCT结果在不同人群中的外推性，这对于医学研究和政策制定具有重要意义。
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数据融合技术：开发了新的数据融合技术，可以结合RCT的内部有效性和观察性研究的代表性，以提高因果效应估计的准确性。
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双重稳健性：提出了双重稳健估计器，这种估计器即使在模型不完全正确的情况下也能提供一致的估计，增强了估计的鲁棒性。
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结构因果模型的应用：将结构因果模型应用于RCT和观察性数据的结合，提供了一种新的视角来处理复杂的因果推断问题。
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标签：新篇章,探索,RCT,数据,因果关系,推断,方法,推荐,因果 From： https://blog.csdn.net/AIzhijie001/article/details/143732847