计算机应用

作者：李宗禹, 强思维, 郭晓波, 朱振峰

单位：1.北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044；2.北京交通大学 信息科学研究所，北京 100044；3.蚂蚁集团网商银行，北京 100020

关键词：因果效应估计,重加权,变分自编码器,反事实预测,选择偏差,因果学习

基金：国家自然科学基金资助项目(61976018)

反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征，同时增强反事实预测泛化能力，提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络（RVAENet）模型。针对混杂分布去偏问题，借鉴域适应思想，采用对抗学习机制对由变分自编码器（VAE）获得的隐含变量进行表示学习的分布平衡；在此基础上，通过学习样本倾向性权重对样本进行重加权，进一步缩小实验组（Treatment）与对照组（Control）样本间的分布差异。实验结果表明，在工业真实场景数据集的两个场景下，所提模型的提升曲线下的面积（AUUC）比TEDVAE（Treatment Effect with Disentangled VAE）分别提升了15.02%、16.02%；在公开数据集上，所提模型的平均干预效果（ATE）和异构估计精度（PEHE）普遍取得最优结果。

来源：2024年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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