Graph Machine Learning based Doubly Robust Estimator for Network Causal Effects
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Khatami, Seyedeh Baharan, Parikh, Harsh, Chen, Haowei, Roy, Sudeepa, Salimi, Babak |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Towards Robust Offline Evaluation: A Causal and Information Theoretic Framework for Debiasing Ranking Systems
di: Khatami, Seyedeh Baharan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khatami, Seyedeh Baharan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Out-of-distribution Robustness in the Presence of Unobserved Confounders
di: Prashant, Parjanya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Prashant, Parjanya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimating Causal Effects in Networks with Cluster-Based Bandits
di: Faruk, Ahmed Sayeed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Faruk, Ahmed Sayeed, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Double Machine Learning Approach to Combining Experimental and Observational Data
di: Parikh, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Parikh, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Treatment-Aware Hyperbolic Representation Learning for Causal Effect Estimation with Social Networks
di: Cui, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cui, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimating Graph Dimension with Cross-validated Eigenvalues
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Data Fusion for Partial Identification of Causal Effects
di: Lanners, Quinn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lanners, Quinn, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Individual Treatment Effects under Heterogeneous Interference in Networks
di: Zhao, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhao, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Why are there many equally good models? An Anatomy of the Rashomon Effect
di: Parikh, Harsh
Pubblicazione: (2026)
di: Parikh, Harsh
Pubblicazione: (2026)
Auto-Doubly Robust Estimation of Causal Effects on a Network
di: Liu, Jizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Doubly Robust Proximal Causal Learning for Continuous Treatments
di: Wu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Estimating Policy Effects in a Social Network with Independent Set Sampling
di: Ang, Eugene, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ang, Eugene, et al.
Pubblicazione: (2023)
Estimating Causal Peer Influence in Homophilous Social Networks by Inferring Latent Locations
di: McFowland III, Edward, et al.
Pubblicazione: (2016)
di: McFowland III, Edward, et al.
Pubblicazione: (2016)
Bayesian Semiparametric Causal Inference: Targeted Doubly Robust Estimation of Treatment Effects
di: Sert, Gözde, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sert, Gözde, et al.
Pubblicazione: (2025)
Omitted Labels Induce Nontransitive Paradoxes in Causality
di: Mazaheri, Bijan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mazaheri, Bijan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Signed Diverse Multiplex Networks: Clustering and Inference
di: Pensky, Marianna
Pubblicazione: (2024)
di: Pensky, Marianna
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Community Detection for Locally Distributed Multiple Networks
di: Guo, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference
di: Hlynsson, Hlynur Davíð
Pubblicazione: (2024)
di: Hlynsson, Hlynur Davíð
Pubblicazione: (2024)
Interpretable Causal Inference for Analyzing Wearable, Sensor, and Distributional Data
di: Katta, Srikar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Katta, Srikar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Causal DAG Summarization (Full Version)
di: Zeng, Anna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Anna, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Doubly Robust Machine Learning Approach for Disentangling Treatment Effect Heterogeneity with Functional Outcomes
di: Salmaso, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Salmaso, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Ads Supply Personalization via Doubly Robust Learning
di: Shi, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Community Detection Guarantees Using Embeddings Learned by Node2Vec
di: Davison, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Davison, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
Controllable Generative Sandbox for Causal Inference
di: Zhang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Policy Targeting under Network Interference
di: Viviano, Davide
Pubblicazione: (2019)
di: Viviano, Davide
Pubblicazione: (2019)
Improving Ego-Cluster for Network Effect Measurement
di: Su, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Su, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Structure-agnostic Optimality of Doubly Robust Learning for Treatment Effect Estimation
di: Jin, Jikai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Jikai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models
di: Abadie, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abadie, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2024)
Topology Identification and Inference over Graphs
di: Mateos, Gonzalo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mateos, Gonzalo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regularizing Extrapolation in Causal Inference
di: Arbour, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arbour, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Broad Spectrum Structure Discovery in Large-Scale Higher-Order Networks
di: Hood, John, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hood, John, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conditional Distributional Treatment Effects: Doubly Robust Estimation and Testing
di: Jain, Saksham, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jain, Saksham, et al.
Pubblicazione: (2026)
Asymptotically Normal Estimation of Local Latent Network Curvature
di: Wilkins-Reeves, Steven, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wilkins-Reeves, Steven, et al.
Pubblicazione: (2022)
PrIsing: Privacy-Preserving Peer Effect Estimation via Ising Model
di: Chakraborty, Abhinav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chakraborty, Abhinav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exchangeable Random Measures for Sparse and Modular Graphs with Overlapping Communities
di: Todeschini, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2016)
di: Todeschini, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2016)
Network two-sample test for block models
di: Nguen, Chung Kyong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguen, Chung Kyong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spectral clustering for dependent community Hawkes process models of temporal networks
di: Zhao, Lingfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Lingfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nested stochastic block model for simultaneously clustering networks and nodes
di: Josephs, Nathaniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Josephs, Nathaniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
LLM Web Dynamics: Tracing Model Collapse in a Network of LLMs
di: Wang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Why Is the Double-Robust Estimator for Causal Inference Not Doubly Robust for Variance Estimation?
di: Wu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Towards Robust Offline Evaluation: A Causal and Information Theoretic Framework for Debiasing Ranking Systems
di: Khatami, Seyedeh Baharan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Scalable Out-of-distribution Robustness in the Presence of Unobserved Confounders
di: Prashant, Parjanya, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Estimating Causal Effects in Networks with Cluster-Based Bandits
di: Faruk, Ahmed Sayeed, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Double Machine Learning Approach to Combining Experimental and Observational Data
di: Parikh, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Treatment-Aware Hyperbolic Representation Learning for Causal Effect Estimation with Social Networks
di: Cui, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)