导语


最近在多个研究领域都掀起了使用网络数据进行机器学习的浪潮，包括社交网络、应用化学、自然语言处理和计算机视觉等。然而，，由于各种类型的偏差（混杂偏差和选择偏差）嵌入在数据集中，机器学习模型容易适应虚假的相关性。这阻碍了它们直接应用于现实世界的决策。先前的工作已经表明，因果关系是缓解这些机器学习问题的关键。但是，针对网络数据开发的因果机器学习模型仍然缺乏探索。


Frontiers in Big Data杂志近期推出了“基于网络数据的因果推断和机器学习”特刊（Causal Inference and Machine Learning with Network Data），面向相关话题征稿。网址：

https://www.frontiersin.org/research-topics/25541/causal-inference-and-machine-learning-with-network-data#more-text-container-1


征稿截止日期：2022年12月20日

Frontiers in Big Data杂志 | 来源

邓一雪 | 编辑





特刊简介



 

关于网络数据的因果机器学习，本特刊主要讨论的问题包括：

（1）如何为网络数据开发可推广、可解释和公平的机器学习算法

（2）如何利用机器学习的进步来解决网络数据的因果推理问题
 

可能的方法包括但不限于：

（1）在网络上很好地推广的因果意识机器学习模型

（2）公平且可解释的网络数据机器学习模型

（3）网络数据的因果推理方法

（4）使用网络数据进行决策
 

考虑的可能子主题列表包括但不限于：

  • 用于因果推理的图神经网络

  • 网络数据的政策评估和优化

  • 网络数据机器学习模型的可解释性

  • 社交媒体挖掘中的因果关系

  • 网络数据的公平性

  • 图神经网络的推断

  • 降低社交推荐、搜索排名和广告中的偏见

  • 网络数据中的随机实验
 
特刊编辑最感兴趣的是接收以下类型的手稿：综述论文、方法文章（包括基准数据集）、假设与理论、研究方案、技术和代码、意见/评论。
 
特刊关键词：因果推理，因果机器学习，无偏机器学习，双机器学习，公平性, 可解释性，网络观测数据，市场实验，因果推断中的干扰，社交网络，引文网络，社交推荐

 

 



特刊主编



 
郭若城：ByteDance Ltd. 研究员。
个人主页：
https://rguo12.github.io/
 
李俊东：弗吉尼亚大学电气与计算机工程系、计算机科学系助理教授。
个人主页：
http://www.ece.virginia.edu/~jl6qk/
 
Elena Zheleva：伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学助理教授。
个人主页：
https://www.cs.uic.edu/~elena/
 
 

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详情请见：

因果+X：解决多学科领域的因果问题 | 因果科学读书会第三季启动


 

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