論文の概要: FairMod: Fair Link Prediction and Recommendation via Graph Modification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11596v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 15:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 14:59:47.175338
• Title: FairMod: Fair Link Prediction and Recommendation via Graph Modification
• Title（参考訳）: FairMod: グラフ修正によるリンク予測と推奨
• Authors: Sean Current, Yuntian He, Saket Gurukar, Srinivasan Parthasarathy
• Abstract要約: 入力グラフの変更によりGNNが学習したバイアスを軽減するためにFairModを提案する。 提案するモデルでは,GNNのトレーニング中にGNNの微視的あるいはマクロ的な編集を行い,リンクレコメンデーションのコンテキスト下で正確かつ公平なノード埋め込みを学習する。 提案手法の有効性を実世界の4つのデータセットに示すとともに,予測精度のリンクを無視できるコストで,提案するフェアネスをいくつかの要因で改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.239011273682701
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As machine learning becomes more widely adopted across domains, it is critical that researchers and ML engineers think about the inherent biases in the data that may be perpetuated by the model. Recently, many studies have shown that such biases are also imbibed in Graph Neural Network (GNN) models if the input graph is biased. In this work, we aim to mitigate the bias learned by GNNs through modifying the input graph. To that end, we propose FairMod, a Fair Graph Modification methodology with three formulations: the Global Fairness Optimization (GFO), Community Fairness Optimization (CFO), and Fair Edge Weighting (FEW) models. Our proposed models perform either microscopic or macroscopic edits to the input graph while training GNNs and learn node embeddings that are both accurate and fair under the context of link recommendations. We demonstrate the effectiveness of our approach on four real world datasets and show that we can improve the recommendation fairness by several factors at negligible cost to link prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習がドメインにまたがって広く採用されるようになるにつれて、研究者やMLエンジニアは、モデルによって永続される可能性のあるデータ固有のバイアスについて考えることが重要である。 近年,入力グラフにバイアスがある場合,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルにもそのようなバイアスが組み込まれていることが多くの研究で示されている。 本研究では,GNNが学習したバイアスを,入力グラフの変更によって緩和することを目的とする。 そこで本研究では,グローバルフェアネス最適化(gfo),コミュニティフェアネス最適化(cfo),フェアエッジ重みモデル(few)の3つの定式化を持つ,公正グラフ修正手法であるfairmodを提案する。 提案するモデルでは,GNNのトレーニング中にGNNの微視的あるいはマクロ的な編集を行い,リンクレコメンデーションのコンテキスト下で正確かつ公平なノード埋め込みを学習する。 提案手法の有効性を実世界の4つのデータセットに示すとともに,予測精度をリンクするために,いくつかの要因で推奨公正性を向上できることを示す。

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