論文の概要: Fairness-Aware Node Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05391v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 21:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 14:17:29.536526
• Title: Fairness-Aware Node Representation Learning
• Title（参考訳）: 公正なノード表現学習
• Authors: \"Oyk\"u Deniz K\"ose, Yanning Shen
• Abstract要約: 本研究は,グラフ強化設計によるグラフ対照的学習における公平性問題に対処する。 グラフ上の異なる公平性の概念を導入し、提案されたグラフ拡張のガイドラインとして機能する。 実ソーシャルネットワークにおける実験結果から,提案した拡張により,統計的平等と平等な機会の両面において公平性が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.850791193881651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Node representation learning has demonstrated its effectiveness for various applications on graphs. Particularly, recent developments in contrastive learning have led to promising results in unsupervised node representation learning for a number of tasks. Despite the success of graph contrastive learning and consequent growing interest, fairness is largely under-explored in the field. To this end, this study addresses fairness issues in graph contrastive learning with fairness-aware graph augmentation designs, through adaptive feature masking and edge deletion. In the study, different fairness notions on graphs are introduced, which serve as guidelines for the proposed graph augmentations. Furthermore, theoretical analysis is provided to quantitatively prove that the proposed feature masking approach can reduce intrinsic bias. Experimental results on real social networks are presented to demonstrate that the proposed augmentations can enhance fairness in terms of statistical parity and equal opportunity, while providing comparable classification accuracy to state-of-the-art contrastive methods for node classification.
• Abstract（参考訳）: ノード表現学習は、グラフ上の様々なアプリケーションに対してその効果を示した。 特に、コントラスト学習の最近の発展は、多くのタスクに対して教師なしノード表現学習の有望な結果をもたらしている。 グラフの対比学習の成功と、それに伴う関心の高まりにもかかわらず、フェアネスはこの分野でほとんど未開拓である。 この目的のために本研究は,適応型特徴マスキングとエッジ削除によるグラフコントラスト学習における公平性の問題に対処する。 本研究では,提案するグラフ拡張のガイドラインとなる,グラフ上の異なる公平性概念を導入する。 さらに,提案手法が本質バイアスを低減できることを定量的に証明するために,理論的解析を行った。 実社会ネットワークにおける実験結果から,提案手法は,ノード分類における最先端のコントラスト法と同等の分類精度を提供しつつ,統計的パリティと等機会の観点で公平性を高めることができることを示した。

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