論文の概要: Scalable Spectral Clustering with Group Fairness Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16435v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 23:23:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:47:51.261093
• Title: Scalable Spectral Clustering with Group Fairness Constraints
• Title（参考訳）: グループフェアネス制約付きスケーラブルスペクトルクラスタリング
• Authors: Ji Wang, Ding Lu, Zhaojun Bai and Ian Davidson
• Abstract要約: スペクトルクラスタリング(SC)のためのスケーラブルアルゴリズムを提案する。 群フェアネス(英: group fairness)は統計パリティ(英: statistics parity)としても知られ、各クラスタにおいて、各保護群は全体と同じ割合で表される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.543118404418035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are synergies of research interests and industrial efforts in modeling fairness and correcting algorithmic bias in machine learning. In this paper, we present a scalable algorithm for spectral clustering (SC) with group fairness constraints. Group fairness is also known as statistical parity where in each cluster, each protected group is represented with the same proportion as in the entirety. While FairSC algorithm (Kleindessner et al., 2019) is able to find the fairer clustering, it is compromised by high costs due to the kernels of computing nullspaces and the square roots of dense matrices explicitly. We present a new formulation of underlying spectral computation by incorporating nullspace projection and Hotelling's deflation such that the resulting algorithm, called s-FairSC, only involves the sparse matrix-vector products and is able to fully exploit the sparsity of the fair SC model. The experimental results on the modified stochastic block model demonstrate that s-FairSC is comparable with FairSC in recovering fair clustering. Meanwhile, it is sped up by a factor of 12 for moderate model sizes. s-FairSC is further demonstrated to be scalable in the sense that the computational costs of s-FairSC only increase marginally compared to the SC without fairness constraints.
• Abstract（参考訳）: 公正性をモデル化し、機械学習におけるアルゴリズムバイアスを補正する研究と産業の努力の相乗効果がある。 本稿では,グループフェアネス制約付きスペクトルクラスタリング(SC)のためのスケーラブルアルゴリズムを提案する。 群フェアネスは統計パリティとしても知られ、各クラスタにおいて、各保護群は全体と同じ割合で表される。 FairSCアルゴリズム (Kleindessner et al., 2019) はより公平なクラスタリングを見つけることができるが、計算ヌルスペースのカーネルや密度行列の平方根が明確に定義されているため、高いコストで妥協される。 本稿では, ヌルスペース射影とHotellingのデフレを取り入れたスペクトル計算の新たな定式化を行い, 結果のアルゴリズムであるs-FairSCは, スパース行列ベクトル積のみを伴い, フェアSCモデルの空間性を完全に活用できることを示す。 修正確率ブロックモデルの実験的結果から, s-fairsc は fairsc と同等であることが判明した。 一方、中程度のモデルサイズでは12倍に高速化される。 また, s-fairsc の計算コストは, 公平性制約を伴わない sc と比較してわずかに増大する程度である。

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