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spostrzeżenie - Schätzung direkter und indirekter kausaler Effekte in sozialen Netzwerken
Effiziente Schätzung kausaler Netzwerkeffekte mit Hilfe von Graph Neuronalen Netzen und Doppelter Maschineller Lernmethode
Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass die Autoren eine neuartige Methodik entwickelt haben, die Graph Neuronale Netze und Doppelte Maschinelle Lernmethoden kombiniert, um präzise direkte und indirekte kausale Effekte in sozialen Netzwerken zu schätzen.
Effiziente Schätzung kausaler Netzwerkeffekte mithilfe von Graph-Neuronalen-Netzwerken und Doppelter Maschineller Lernens
Unser Ansatz kombiniert Graph-Neuronale-Netzwerke und Doppeltes Maschinelles Lernen, um präzise und effiziente Schätzungen direkter und indirekter kausaler Effekte in sozialen Netzwerken zu ermöglichen.
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