Learning Counterfactual Outcomes Under Rank Preservation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wu, Peng, Li, Haoxuan, Zheng, Chunyuan, Zeng, Yan, Chen, Jiawei, Liu, Yang, Guo, Ruocheng, Zhang, Kun |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inference-time Stochastic Ranking with Risk Control
di: Guo, Ruocheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Ruocheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Debiased Collaborative Filtering with Kernel-Based Causal Balancing
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Identification and Estimation of Long-Term Treatment Effects with Monotone Missing
di: Yang, Qinwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Qinwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Entire Space Counterfactual Learning for Reliable Content Recommendations
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimal Policy Adaptation under Covariate Shift
di: Liu, Xueqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Xueqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Partial Initialization Strategy to Mitigate the Overfitting Problem in CATE Estimation with Hidden Confounding
di: Zhou, Chuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Chuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Potential Outcome Rankings for Counterfactual Decision Making
di: Kawakami, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kawakami, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Be Aware of the Neighborhood Effect: Modeling Selection Bias under Interference
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactually Safe Reinforcement Learning
di: Li, Jingyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Jingyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Debiased Machine Learning for Conformal Prediction of Counterfactual Outcomes Under Runtime Confounding
di: Barnatchez, Keith, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barnatchez, Keith, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adversarial Curriculum Graph Contrastive Learning with Pair-wise Augmentation
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
InRank: Incremental Low-Rank Learning
di: Zhao, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2023)
T-GINEE: A Tensor-Based Multilayer Graph Representation Learning
di: Wang, Maolin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Maolin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalized Encouragement-Based Instrumental Variables for Counterfactual Regression
di: Wu, Anpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Anpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Relative Error-Based Evaluation Framework of Heterogeneous Treatment Effect Estimators
di: Guo, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Counterfactual Learning on Graphs: A Survey
di: Guo, Zhimeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Zhimeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Debiased Recommendation with Noisy Feedback
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Proximal Ranking Policy Optimization for Practical Safety in Counterfactual Learning to Rank
di: Gupta, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive Balancing Representation Learning for Heterogeneous Dose-Response Curves Estimation
di: Zhu, Minqin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Minqin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedHL: Federated Learning for Heterogeneous Low-Rank Adaptation via Unbiased Aggregation
di: Peng, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Cascade Ranking as One Network
di: Wang, Yunli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yunli, et al.
Pubblicazione: (2025)
CaliCausalRank: Calibrated Multi-Objective Ad Ranking with Robust Counterfactual Utility Optimization
di: Yang, Xikai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Xikai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flow-based Generative Modeling of Potential Outcomes and Counterfactuals
di: Wu, Dongze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Dongze, et al.
Pubblicazione: (2025)
CoLD: Counterfactually-Guided Length Debiasing for Process Reward Models in Mathematical Reasoning
di: Zheng, Congmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Congmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
SBoRA: Low-Rank Adaptation with Regional Weight Updates
di: Po, Lai-Man, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Po, Lai-Man, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedCFA: Alleviating Simpson's Paradox in Model Aggregation with Counterfactual Federated Learning
di: Jiang, Zhonghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Zhonghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformer-Based Spatial-Temporal Counterfactual Outcomes Estimation
di: Li, He, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, He, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structure-Preserving Margin Distribution Learning for High-Order Tensor Data with Low-Rank Decomposition
di: Xu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Interpretability and Effectiveness in Recommendation with Numerical Features via Learning to Contrast the Counterfactual samples
di: Xu, Xiaoxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Xiaoxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Head Low-Rank Attention
di: Liu, Songtao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Songtao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Discrete Latent Variable Structures with Tensor Rank Conditions
di: Chen, Zhengming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhengming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Offline Imitation Learning with Variational Counterfactual Reasoning
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: He, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Nonparametric Identification and Inference for Counterfactual Distributions with Confounding
di: Sun, Jianle, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Jianle, et al.
Pubblicazione: (2026)
Breaking the Top-$K$ Barrier: Advancing Top-$K$ Ranking Metrics Optimization in Recommender Systems
di: Yang, Weiqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Weiqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Practical and Robust Safety Guarantees for Advanced Counterfactual Learning to Rank
di: Gupta, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Explanations Under Concept Drift
di: Kostrzewa, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kostrzewa, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2026)
MoRE: A Mixture of Low-Rank Experts for Adaptive Multi-Task Learning
di: Zhang, Dacao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Dacao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Node-Level Uncertainty Estimation in LLM-Generated SQL
di: Hasson, Hilaf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hasson, Hilaf, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible Entropy Control in RLVR with a Gradient-Preserving Perspective
di: Chen, Kun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Kun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Inference-time Stochastic Ranking with Risk Control
di: Guo, Ruocheng, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Debiased Collaborative Filtering with Kernel-Based Causal Balancing
di: Li, Haoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Identification and Estimation of Long-Term Treatment Effects with Monotone Missing
di: Yang, Qinwei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Entire Space Counterfactual Learning for Reliable Content Recommendations
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2022)