論文の概要: Fairness Amidst Non-IID Graph Data: A Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07170v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 03:45:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-17 06:43:59.224558
• Title: Fairness Amidst Non-IID Graph Data: A Literature Review
• Title（参考訳）: 非IIDグラフデータの公正性:文献レビュー
• Authors: Wenbin Zhang, Jeremy C. Weiss, Shuigeng Zhou and Toby Walsh
• Abstract要約: 機械学習(ML)の公正さが注目され、多くの文献が研究されている。 一方、グラフは個々のユニット間の接続をキャプチャするためのユビキタスなデータ構造であり、本質的にIIDではない。 したがって、IIDデータとユビキタスな非IIDグラフ表現に基づいて設計された伝統的な公正な文献を、MLシステムのバイアスに対処するために橋渡しすることが非常に重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.19124464977519
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Fairness in machine learning (ML), the process to understand and correct algorithmic bias, has gained increasing attention with numerous literature being carried out, commonly assume the underlying data is independent and identically distributed (IID). On the other hand, graphs are a ubiquitous data structure to capture connections among individual units and is non-IID by nature. It is therefore of great importance to bridge the traditional fairness literature designed on IID data and ubiquitous non-IID graph representations to tackle bias in ML systems. In this survey, we review such recent advance in fairness amidst non-IID graph data and identify datasets and evaluation metrics available for future research. We also point out the limitations of existing work as well as promising future directions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の公正さは、アルゴリズムバイアスを理解し、修正するプロセスであり、多くの文献が実行され、基礎となるデータが独立で同一の分散(IID)であると仮定されるようになり、注目を集めている。 一方でグラフは、個々のユニット間の接続をキャプチャするユビキタスなデータ構造であり、本質的には非iidである。 したがって、IIDデータとユビキタスな非IIDグラフ表現に基づいて設計された伝統的な公正な文献を、MLシステムのバイアスに対処するために橋渡しすることが非常に重要である。 本研究では,非IIDグラフデータにおける公平性の最近の進歩を概観し,今後の研究で利用可能なデータセットと評価指標を同定する。 既存の作業の限界や将来的な方向性についても指摘しています。

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