論文の概要: Efficient Algorithms For Fair Clustering with a New Fairness Notion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00708v2
• Date: Fri, 3 Sep 2021 08:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 11:14:11.505133
• Title: Efficient Algorithms For Fair Clustering with a New Fairness Notion
• Title（参考訳）: フェアネス概念を用いたフェアクラスタリングの効率的なアルゴリズム
• Authors: Shivam Gupta, Ganesh Ghalme, Narayanan C. Krishnan and Shweta Jain
• Abstract要約: 我々は、Chierichettiらによって最初に導入されたフェアクラスタリングの問題を再考する。 既存のクラスタリングのソリューションはスケーラビリティが低いか、クラスタリングの目的と公平性のトレードオフを最適に達成できないかのいずれかです。 バランス特性を厳密に一般化し、細粒度効率とフェアネストレードオフを可能にする、$tau$-fair Fairnessと呼ばれる新しいフェアネスの概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.21410307583181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We revisit the problem of fair clustering, first introduced by Chierichetti et al., that requires each protected attribute to have approximately equal representation in every cluster; i.e., a balance property. Existing solutions to fair clustering are either not scalable or do not achieve an optimal trade-off between clustering objective and fairness. In this paper, we propose a new notion of fairness, which we call $tau$-fair fairness, that strictly generalizes the balance property and enables a fine-grained efficiency vs. fairness trade-off. Furthermore, we show that simple greedy round-robin based algorithms achieve this trade-off efficiently. Under a more general setting of multi-valued protected attributes, we rigorously analyze the theoretical properties of the our algorithms. Our experimental results suggest that the proposed solution outperforms all the state-of-the-art algorithms and works exceptionally well even for a large number of clusters.
• Abstract（参考訳）: 我々は、まずChierichettiらによって導入されたフェアクラスタリングの問題を再考し、各保護属性が各クラスタにほぼ等しい表現、すなわちバランス特性を持つことを要求する。 既存のクラスタリングのソリューションはスケーラビリティが低いか、クラスタリングの目的と公平性のトレードオフが最適でないかのいずれかです。 本稿では,バランス特性を厳密に一般化し,細粒度効率とフェアネストレードオフの両立を可能にする,$tau$-fair Fairnessという新しいフェアネスの概念を提案する。 さらに, 単純なグリーディラウンドロビンベースアルゴリズムにより, このトレードオフを効率的に実現できることを示す。 多値保護属性のより一般的な設定の下で、我々はアルゴリズムの理論的特性を厳密に分析する。 実験結果から,提案手法はすべての最先端アルゴリズムより優れており,多数のクラスタに対しても極めて良好に動作することが示唆された。

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