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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07170v4
• Date: Sun, 26 Jan 2025 16:05:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.058604
• 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, Shuigeng Zhou, Toby Walsh, Jeremy C. Weiss,
• Abstract要約: 実世界のデータは、個々のユニット間の接続をキャプチャする非IIDグラフ構造にしばしば存在する。 AIシステムにおけるバイアスを効果的に緩和するためには、IDデータ用に設計された従来の公正文学と、非IIDグラフデータの出現率のギャップを埋めることが不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.417417892197
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The growing importance of understanding and addressing algorithmic bias in artificial intelligence (AI) has led to a surge in research on AI fairness, which often assumes that the underlying data is independent and identically distributed (IID). However, real-world data frequently exists in non-IID graph structures that capture connections among individual units. To effectively mitigate bias in AI systems, it is essential to bridge the gap between traditional fairness literature, designed for IID data, and the prevalence of non-IID graph data. This survey reviews recent advancements in fairness amidst non-IID graph data, including the newly introduced fair graph generation and the commonly studied fair graph classification. In addition, available datasets and evaluation metrics for future research are identified, the limitations of existing work are highlighted, and promising future directions are proposed.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)におけるアルゴリズムバイアスの理解と対処の重要性の高まりにより、AI公正性の研究が急増し、基礎となるデータが独立しており、同一に分散している(IID)と仮定されることが多い。 しかし、実世界のデータは、個々のユニット間の接続をキャプチャする非IIDグラフ構造にしばしば存在する。 AIシステムにおけるバイアスを効果的に緩和するためには、IDデータ用に設計された従来の公正文学と、非IIDグラフデータの出現率のギャップを埋めることが不可欠である。 本調査は,新たに導入されたフェアグラフ生成や,一般に研究されているフェアグラフ分類を含む,非IIDグラフデータ中のフェアネスの最近の進歩をレビューする。 また、今後の研究のために利用可能なデータセットと評価指標を特定し、既存の作業の限界を強調し、将来有望な方向性を提案する。

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