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图神经网络用于治疗效果预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究了个体治疗效果估计问题，利用网络信息增强强可忽略性假设的适用性，通过图卷积网络学习混淆因素表示，设计了损失函数。实验结果显示模型性能优越。
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关键要点
- 研究个体治疗效果估计问题，背景为多个治疗和网络观测数据。
- 利用网络信息增强强可忽略性假设的适用性。
- 通过图卷积网络学习共享的混淆因素表示。
- 设计损失函数以组合表示损失和均方误差损失。
- 在BlogCatalog和Flickr等基准数据集上进行实验，结果显示模型性能优越。
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