因果GNN：一种基于GNN的工具变量方法用于网络中的因果推断

本研究针对网络中的因果推断问题，尤其是隐藏混杂因素对因果效应估计的影响，提出了CgNN方法。该方法通过将网络结构作为工具变量结合图神经网络和注意力机制，不仅减轻了混杂因素的偏倚，还增强了重要节点的识别能力。实验结果表明，CgNN在实际数据集上有效降低了隐藏混杂因素影响，对复杂网络数据的因果推断提供了坚实的框架。