选择学术论文的出版物场所是研究过程中的关键一步。但是，在许多情况下，决策仅基于研究人员的经验，这通常会导致次优结果。尽管存在用于学术论文的场地推荐系统，但他们推荐了预计将发表该论文的场所。在这项研究中，我们的目标是从不同的角度推荐出版场所。我们估计，如果在每个场所发表论文，并推荐该论文具有最大潜在影响的场地，则将收到的引用数量。但是，这项任务面临两个挑战。首先，仅在一个地点发表论文，因此，如果该论文发表在另一个地点，我们无法观察到该论文收到的引用数量。其次，论文和出版物场所的内容在统计上是不独立的。也就是说，选择出版物场所存在选择偏见。在本文中，我们将场地推荐问题作为治疗效果估计问题提出。我们使用偏见校正方法来估计有效选择出版物场地的潜在影响，并根据每个场所的论文的潜在影响推荐场地。我们使用计算机科学会议的纸质数据强调了我们方法的有效性。

Causal inference is the process of using assumptions, study designs, and estimation strategies to draw conclusions about the causal relationships between variables based on data. This allows researchers to better understand the underlying mechanisms at work in complex systems and make more informed decisions. In many settings, we may not fully observe all the confounders that affect both the treatment and outcome variables, complicating the estimation of causal effects. To address this problem, a growing literature in both causal inference and machine learning proposes to use Instrumental Variables (IV). This paper serves as the first effort to systematically and comprehensively introduce and discuss the IV methods and their applications in both causal inference and machine learning. First, we provide the formal definition of IVs and discuss the identification problem of IV regression methods under different assumptions. Second, we categorize the existing work on IV methods into three streams according to the focus on the proposed methods, including two-stage least squares with IVs, control function with IVs, and evaluation of IVs. For each stream, we present both the classical causal inference methods, and recent developments in the machine learning literature. Then, we introduce a variety of applications of IV methods in real-world scenarios and provide a summary of the available datasets and algorithms. Finally, we summarize the literature, discuss the open problems and suggest promising future research directions for IV methods and their applications. We also develop a toolkit of IVs methods reviewed in this survey at https://github.com/causal-machine-learning-lab/mliv.

因果关系的概念在人类认知中起着重要作用。在过去的几十年中，在许多领域（例如计算机科学，医学，经济学和教育）中，因果推论已经得到很好的发展。随着深度学习技术的发展，它越来越多地用于针对反事实数据的因果推断。通常，深层因果模型将协变量的特征映射到表示空间，然后设计各种客观优化函数，以根据不同的优化方法公正地估算反事实数据。本文重点介绍了深层因果模型的调查，其核心贡献如下：1）我们在多种疗法和连续剂量治疗下提供相关指标； 2）我们从时间开发和方法分类的角度综合了深层因果模型的全面概述； 3）我们协助有关相关数据集和源代码的详细且全面的分类和分析。

大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。

研究过程包括许多决定，例如如何应有资格以及在何处发表论文。在本文中，我们介绍了一个一般框架，以调查此类决策的影响。研究效果的主要困难是我们需要了解反事实结果，而实际上并非现实。我们框架的主要见解是灵感来自现有的反事实分析，其中研究人员将双胞胎视为反事实单位。提出的框架将一对彼此引用为双胞胎的论文。这些论文往往是平行的作品，在类似的主题和类似社区中。我们调查了采用不同决策的双论文，观察这些研究带来的研究影响的进展，并通过这些研究的影响来估算决策的影响。我们发布了我们的代码和数据，我们认为由于数据集缺乏反事实研究，因此这是非常有益的。

为目标疾病开发新药物是一项耗时且昂贵的任务，药物重新利用已成为药物开发领域的流行话题。随着许多健康索赔数据可用，已经对数据进行了许多研究。现实世界的数据嘈杂，稀疏，并且具有许多混杂因素。此外，许多研究表明，药物的作用在人群中是异质的。近年来已经出现了许多有关估计异构治疗效果（HTE）（HTE）的高级机器学习模型，并已应用于计量经济学和机器学习社区。这些研究将医学和药物开发视为主要应用领域，但是从HTE方法论到药物开发的转化研究有限。我们旨在将HTE方法介绍到医疗保健领域，并在通过基准实验进行医疗保健行政索赔数据进行基准实验时提供可行性考虑。另外，我们希望使用基准实验来展示如何将模型应用于医疗保健研究时如何解释和评估模型。通过将最近的HTE技术引入生物医学信息学社区的广泛读者，我们希望通过机器学习促进广泛采用因果推断。我们还希望提供HTE具有个性化药物有效性的可行性。

因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。

数据驱动的社会事件预测方法利用相关的历史信息来预测未来的事件。这些方法依赖于历史标记数据，并且当数据有限或质量差时无法准确地预测事件。研究事件之间的因果效应超出相关性分析，并且可以有助于更强大的事件预测。然而，由于若干因素，在数据驱动事件预测中纳入因果区分析是具有挑战性的：（i）事件发生在复杂和充满活力的社交环境中。许多未观察到的变量，即隐藏的混乱，影响潜在的原因和结果。 （ii）给予时尚非独立和相同分布的（非IID）数据，为准确的因果效应估计建模隐藏的混淆并不差。在这项工作中，我们介绍了一个深入的学习框架，将因果效应估计整合到事件预测中。我们首先研究了从时空属性的观察事件数据的单个治疗效果（ITE）估计的问题，并提出了一种新的因果推断模型来估计ites。然后，我们将学习的事件相关的因果信息纳入事件预测作为先验知识。引入了两个强大的学习模块，包括特征重载模块和近似约束损耗，以实现先验知识注入。我们通过将学习的因果信息送入不同的深度学习方法，评估了真实世界事件数据集的提出的因果推断模型，并验证了在事件预测中提出的强大学习模块的有效性。实验结果展示了社会事件中拟议的因果推断模型的强度，并展示了社会事件预测中强大的学习模块的有益特性。

Recommender systems can strongly influence which information we see online, e.g., on social media, and thus impact our beliefs, decisions, and actions. At the same time, these systems can create substantial business value for different stakeholders. Given the growing potential impact of such AI-based systems on individuals, organizations, and society, questions of fairness have gained increased attention in recent years. However, research on fairness in recommender systems is still a developing area. In this survey, we first review the fundamental concepts and notions of fairness that were put forward in the area in the recent past. Afterward, through a review of more than 150 scholarly publications, we present an overview of how research in this field is currently operationalized, e.g., in terms of general research methodology, fairness measures, and algorithmic approaches. Overall, our analysis of recent works points to specific research gaps. In particular, we find that in many research works in computer science, very abstract problem operationalizations are prevalent, and questions of the underlying normative claims and what represents a fair recommendation in the context of a given application are often not discussed in depth. These observations call for more interdisciplinary research to address fairness in recommendation in a more comprehensive and impactful manner.

个体治疗效果（ITE）预测是机器学习的重要研究领域，其目的在解释和估算粒状水平时的作用的因果影响。它代表了对诸如医疗保健，在线广告或社会经济学的多个申请兴趣的问题。为了促进本主题的研究，我们释放了从几个随机控制试验中收集的1390万个样本的公开收集，通过健康的210倍因素扩展先前可用的数据集。我们提供有关数据收集的详细信息，并执行Sanity检查以验证使用此数据是否有因果推理任务。首先，我们正规化可以使用此数据执行的隆起建模（UM）的任务以及相关的评估指标。然后，我们提出了为ITE预测提供了一般设置的合成响应表面和异质处理分配。最后，我们报告实验以验证利用其大小的数据集的关键特性，以评估和比较 - 具有高统计显着性 - 基线UM和ITE预测方法的选择。

因果推论在电子商务和精确医学等各个领域都有广泛的应用，其性能在很大程度上取决于对个体治疗效果（ITE）的准确估计。通常，通过在其各个样品空间中分别对处理和控制响应函数进行建模来预测ITE。但是，这种方法通常会在实践中遇到两个问题，即治疗偏见引起的治疗组和对照组之间的分布分布以及其人口规模的显着样本失衡。本文提出了深层的整个空间跨网络（DESCN），以从端到端的角度进行建模治疗效果。 DESCN通过多任务学习方式捕获了治疗倾向，反应和隐藏治疗效果的综合信息。我们的方法共同学习了整个样品空间中的治疗和反应功能，以避免治疗偏见，并采用中间伪治疗效应预测网络来减轻样品失衡。从电子商务凭证分销业务的合成数据集和大规模生产数据集进行了广泛的实验。结果表明，DESCN可以成功提高ITE估计的准确性并提高提升排名的性能。发布生产数据集和源代码的样本是为了促进社区的未来研究，据我们所知，这是首个大型公共偏见的因果推理数据集。

We study the problem of model selection in causal inference, specifically for the case of conditional average treatment effect (CATE) estimation under binary treatments. Unlike model selection in machine learning, we cannot use the technique of cross-validation here as we do not observe the counterfactual potential outcome for any data point. Hence, we need to design model selection techniques that do not explicitly rely on counterfactual data. As an alternative to cross-validation, there have been a variety of proxy metrics proposed in the literature, that depend on auxiliary nuisance models also estimated from the data (propensity score model, outcome regression model). However, the effectiveness of these metrics has only been studied on synthetic datasets as we can observe the counterfactual data for them. We conduct an extensive empirical analysis to judge the performance of these metrics, where we utilize the latest advances in generative modeling to incorporate multiple realistic datasets. We evaluate 9 metrics on 144 datasets for selecting between 415 estimators per dataset, including datasets that closely mimic real-world datasets. Further, we use the latest techniques from AutoML to ensure consistent hyperparameter selection for nuisance models for a fair comparison across metrics.

隆升建模是一种因果学习技术，可估计亚组级别的治疗效果。它通常在行业和其他地方用于定位广告等任务。在典型的设置中，Ruplift模型可以将数千个功能作为输入，这是昂贵的，并且导致了诸如过度拟合和模型可解释性差的问题。因此，需要选择建模最重要的功能的子集。但是，进行功能选择的传统方法不适合该任务，因为它们是为标准的机器学习模型而设计的，其目标与隆升模型重要。为了解决这个问题，我们介绍了一组针对提升建模的特征选择方法，从统计和信息理论中汲取灵感。我们对公开可用数据集的拟议方法进行了经验评估，证明了与传统特征选择相比，提出的方法的优势。我们将建议的方法公开作为Causalml开源软件包的一部分。

我们应用因果机学习算法来评估营销干预措施的因果影响，即优惠券活动，对零售商的销售。除了评估不同类型的优惠券的平均影响外，我们还调查了不同客户群的因果关系效应的异质性，例如，在相对较高的客户与先前购买相对较高的客户之间。最后，我们使用最佳政策学习来确定（以数据驱动方式）哪些客户群应针对优惠券活动，以最大程度地提高营销干预措施在销售方面的有效性。我们发现，在检查的五个优惠券类别中，只有两个，即适用于药店产品和其他食品产品类别的优惠券，对零售商销售具有统计学上的显着积极影响。对小组平均治疗效果的评估表明，在商店的先前购买中定义的客户群中，优惠券提供的影响有很大的差异，药品店优惠券在先前购买较高的客户和其他食品优惠券中特别有效先前购买较低的客户。我们的研究提供了一种用例，用于在业务分析中应用因果机学习，以评估特定公司政策（例如营销活动）对决策支持的因果影响。

观察数据中估算单个治疗效果（ITE）在许多领域，例如个性化医学等领域。但是，实际上，治疗分配通常被未观察到的变量混淆，因此引入了偏见。消除偏见的一种补救措施是使用仪器变量（IVS）。此类环境在医学中广泛存在（例如，将合规性用作二进制IV的试验）。在本文中，我们提出了一个新颖的，可靠的机器学习框架，称为MRIV，用于使用二进制IV估算ITES，从而产生无偏见的ITE估计器。与以前的二进制IV的工作不同，我们的框架通过伪结果回归直接估算了ITE。 （1）我们提供了一个理论分析，我们表明我们的框架产生了多重稳定的收敛速率：即使几个滋扰估计器的收敛缓慢，我们的ITE估计器也会达到快速收敛。 （2）我们进一步表明，我们的框架渐近地优于最先进的插件IV方法，以进行ITE估计。 （3）我们以理论结果为基础，并提出了一种使用二进制IVS的ITE估算的定制的，称为MRIV-NET的深度神经网络结构。在各种计算实验中，我们从经验上证明了我们的MRIV-NET实现最先进的性能。据我们所知，我们的MRIV是第一个机器学习框架，用于估算显示出倍增功能的二进制IV设置。

绘制因果推断的基本挑战是，任何单位都没有完全观察到反事实。此外，在观察性研究中，治疗分配可能会混淆。在不满足的条件下，已经出现了许多统计方法，这些方法在给定预处理的协变量下，包括基于倾向得分的方法，基于预后分数的方法和双重稳健方法。不幸的是，对于应用研究人员而言，没有“一定大小的”因果方法可以在普遍上表现出色。实际上，因果方法主要根据手工制作的模拟数据进行定量评估。这样的数据产生程序可能具有有限的价值，因为它们通常是现实的风格化模型。它们被简化为障碍性，缺乏现实世界数据的复杂性。对于应用研究人员，了解方法对手头数据的表现效果很好至关重要。我们的工作介绍了基于生成模型的深层框架，以验证因果推理方法。该框架的新颖性源于其产生锚定在观察到的样品的经验分布上的合成数据的能力，因此与后者几乎没有区别。该方法使用户可以为因果效应的形式和幅度指定地面真理，并将偏见作为协变量的功能。因此，模拟数据集用于评估与观察到的样本相似的数据时，各种因果估计方法的潜在性能。我们证明了Credence在广泛的仿真研究中准确评估因果估计技术的相对性能以及来自Lalonde和Project Star研究的两个现实世界数据应用的能力。

因果影响的估计是许多科学学科的核心目标。但是，这仍然是一项具有挑战性的任务，尤其是从观察数据估算效果时。最近，为因果效应估计提出了几种有希望的机器学习模型。对这些模型的评估是基于平均治疗效果（ATE）误差的平均值以及异质效应估计（PEHE）的精度。在本文中，我们建议使用具体统计证据来补充因果推理模型的评估，包括多兰和MOR {\'e}的性能概况，以及非参数和事后统计检验。这种方法背后的主要动机是消除了少数实例或模拟对基准测试过程的影响，在某些情况下，这占据了结果。我们使用提出的评估方法比较几种最新的因果效应估计模型。

通常使用参数模型进行经验领域的参数估计，并且此类模型很容易促进统计推断。不幸的是，它们不太可能足够灵活，无法充分建模现实现象，并可能产生偏见的估计。相反，非参数方法是灵活的，但不容易促进统计推断，并且仍然可能表现出残留的偏见。我们探索了影响功能（IFS）的潜力（a）改善初始估计器而无需更多数据（b）增加模型的鲁棒性和（c）促进统计推断。我们首先对IFS进行广泛的介绍，并提出了一种神经网络方法“ Multinet”，该方法使用单个体系结构寻求合奏的多样性。我们还介绍了我们称为“ Multistep”的IF更新步骤的变体，并对不同方法提供了全面的评估。发现这些改进是依赖数据集的，这表明所使用的方法与数据生成过程的性质之间存在相互作用。我们的实验强调了从业人员需要通过不同的估计器组合进行多次分析来检查其发现的一致性。我们还表明，可以改善“自由”的现有神经网络，而无需更多数据，而无需重新训练。

Causal learning has attracted much attention in recent years because causality reveals the essential relationship between things and indicates how the world progresses. However, there are many problems and bottlenecks in traditional causal learning methods, such as high-dimensional unstructured variables, combinatorial optimization problems, unknown intervention, unobserved confounders, selection bias and estimation bias. Deep causal learning, that is, causal learning based on deep neural networks, brings new insights for addressing these problems. While many deep learning-based causal discovery and causal inference methods have been proposed, there is a lack of reviews exploring the internal mechanism of deep learning to improve causal learning. In this article, we comprehensively review how deep learning can contribute to causal learning by addressing conventional challenges from three aspects: representation, discovery, and inference. We point out that deep causal learning is important for the theoretical extension and application expansion of causal science and is also an indispensable part of general artificial intelligence. We conclude the article with a summary of open issues and potential directions for future work.

在本文中，我们提出了一种方法，用于预测社交媒体对等体之间的信任链接，其中一个是在多识别信任建模的人工智能面积。特别是，我们提出了一种数据驱动的多面信任信任建模，该信任建模包括许多不同的特征以进行全面分析。我们专注于展示类似用户的聚类如何实现关键新功能：支持更个性化的，从而为用户提供更准确的预测。在信任感知项目推荐任务中说明，我们在大yelp数据集的上下文中评估所提出的框架。然后，我们讨论如何提高社交媒体的可信关系的检测可以帮助在最近爆发的社交网络环境中支持在线用户的违法行为和谣言的传播。我们的结论是关于一个特别易受资助的用户基础，老年人的反思，以说明关于用户组的推理价值，期望通过通过数据分析获得的洞察力集成已知偏好的一些未来方向。