인과적 시간 상호작용 그래프 생성으로 시간 링크 예측 검증

초록

본 논문은 인과 구조가 명시된 시간 상호작용 그래프(CTIG)를 생성하고, 이를 이용해 시간 링크 예측(TLP) 모델의 인과적 타당성을 평가하는 프레임워크를 제안한다. 연속시간 구조 방정식 모델을 설계해 흥분·억제 효과를 모두 표현하고, 두 인과 모델 간 예측 오차 기반 거리 측정법을 도입해 모델 간 차이를 정량화한다. 또한 인위적인 인과 변동과 타임스탬프 섞기를 통한 반사실 실험을 수행한다.

상세 분석

이 연구는 기존 TLP 평가가 단순 정확도에 머무는 한계를 인식하고, 인과 메커니즘을 직접 검증할 수 있는 데이터 생성 방법을 제시한다. 핵심은 연속시간 구조 방정식 모델(SEM)로, 각 이벤트 유형 i에 대해 트리거 변수 U_i(t)와 과거 윈도우 (\bar\tau) 안의 부모 이벤트 지표 X′j(t) 를 입력으로 받아 발생 여부 X_i(t) 를 결정한다. 여기서 인과 영향 파라미터 Θ{i,j}∈