複雑な社会ネットワークデータにおける因果効果の推定を可能にする新しい方法論を提案し、その有効性を実証します。
提案されたC-XGBoostモデルは、XGBoostアルゴリズムの強力な予測能力と、因果推論ニューラルネットワークモデルが両処理群の結果を推定するのに有用な表現を学習する特性を活用することで、因果効果の推定に優れた性能を発揮する。
