論文の概要: Fairness in Graph Mining: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09888v3
• Date: Tue, 11 Apr 2023 05:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:24:01.926993
• Title: Fairness in Graph Mining: A Survey
• Title（参考訳）: グラフマイニングにおける公平性:調査
• Authors: Yushun Dong, Jing Ma, Song Wang, Chen Chen, Jundong Li
• Abstract要約: グラフマイニングアルゴリズムは、人間中心のアプリケーションで悪用された場合、特定の人口に対する差別につながる可能性がある。 グラフ上の公平性の概念の新たな分類法を提案し,その関係や相違点に光を当てる。 本稿では,グラフマイニングにおける公正性を促進する既存手法について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.34373832850891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph mining algorithms have been playing a significant role in myriad fields over the years. However, despite their promising performance on various graph analytical tasks, most of these algorithms lack fairness considerations. As a consequence, they could lead to discrimination towards certain populations when exploited in human-centered applications. Recently, algorithmic fairness has been extensively studied in graph-based applications. In contrast to algorithmic fairness on independent and identically distributed (i.i.d.) data, fairness in graph mining has exclusive backgrounds, taxonomies, and fulfilling techniques. In this survey, we provide a comprehensive and up-to-date introduction of existing literature under the context of fair graph mining. Specifically, we propose a novel taxonomy of fairness notions on graphs, which sheds light on their connections and differences. We further present an organized summary of existing techniques that promote fairness in graph mining. Finally, we summarize the widely used datasets in this emerging research field and provide insights on current research challenges and open questions, aiming at encouraging cross-breeding ideas and further advances.
• Abstract（参考訳）: グラフマイニングアルゴリズムは、長年にわたり無数の分野で重要な役割を果たしてきた。 しかしながら、様々なグラフ分析タスクで有望な性能を発揮するにもかかわらず、これらのアルゴリズムのほとんどは公平性に配慮していない。 結果として、人間中心の応用で利用される特定の集団に対する差別につながる可能性がある。 近年、アルゴリズムの公正性はグラフベースのアプリケーションで広く研究されている。 独立で同一に分散されたデータに対するアルゴリズム上の公正さとは対照的に、グラフマイニングにおける公正さは排他的背景、分類学、達成技術を持っている。 本調査では,公正なグラフマイニングの文脈下で,既存の文献を包括的かつ最新に紹介する。 具体的には,グラフ上の公平性の概念の新たな分類法を提案する。 さらに,グラフマイニングにおける公平性を促進する既存の手法の整理的な概要を示す。 最後に、この新興研究分野において広く使われているデータセットを要約し、現在の研究課題やオープンな質問に対する洞察を提供し、異種交配のアイデアの奨励とさらなる進歩を目指している。

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