KDD 2022最佳论文 | HyperSCI：在超图上学习因果效应

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个人（individual）间的群体互动（Group interaction）广泛存在，比如大规模的聚会、WhatsApp 或微信上的日常群聊（group chat）以及微软团队或 Slack 频道上的工作交际（workplace interaction）。尽管传统图（pairwise graph）的定义涵盖了大部分的应用场景（例如人与人之间的物理接触或社交网络），但它不能捕捉到群体互动（group interaction）的信息（即每个互动会涉及两个以上的人）。

由此，我们引入超图（hypergraph）的概念来解决这个问题。以图 1(a) 所示的超图为例，每个人（individual）通过面对面的社交活动建立连接，而每个把人聚集起来的活动可以被表示为一个超边（hyperedge）。每个超边（hyperedge）可以连接任意数量的人（individual）/节点，而普通图的边，如图 1(b) 所示，则只能连接两人/节点。