論文の概要: FairMILE: Towards an Efficient Framework for Fair Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09925v3
• Date: Wed, 18 Oct 2023 01:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 21:13:53.399837
• Title: FairMILE: Towards an Efficient Framework for Fair Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: FairMile: グラフ表現学習のための効率的なフレームワーク
• Authors: Yuntian He, Saket Gurukar, Srinivasan Parthasarathy
• Abstract要約: 本稿では,効率的な公正グラフ表現学習の課題について検討し,新しいフレームワークであるFairMILEを提案する。 FairMILEはグラフ表現を効率よく学習できるマルチレベルパラダイムであり、公正さと有効性を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.75624470851544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph representation learning models have demonstrated great capability in many real-world applications. Nevertheless, prior research indicates that these models can learn biased representations leading to discriminatory outcomes. A few works have been proposed to mitigate the bias in graph representations. However, most existing works require exceptional time and computing resources for training and fine-tuning. To this end, we study the problem of efficient fair graph representation learning and propose a novel framework FairMILE. FairMILE is a multi-level paradigm that can efficiently learn graph representations while enforcing fairness and preserving utility. It can work in conjunction with any unsupervised embedding approach and accommodate various fairness constraints. Extensive experiments across different downstream tasks demonstrate that FairMILE significantly outperforms state-of-the-art baselines in terms of running time while achieving a superior trade-off between fairness and utility.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習モデルは、多くの現実世界のアプリケーションで優れた能力を示している。 それにもかかわらず、先行研究はこれらのモデルが差別的な結果につながる偏見のある表現を学習できることを示している。 グラフ表現のバイアスを軽減するためにいくつかの研究が提案されている。 しかし、既存の作品の多くはトレーニングと微調整のために特別な時間と計算リソースを必要とする。 そこで本研究では,効率的なグラフ表現学習の課題を考察し,新しい枠組みであるfairmileを提案する。 FairMILEはグラフ表現を効率よく学習できるマルチレベルパラダイムであり、公正さと有効性を保っている。 教師なしの埋め込みアプローチと組み合わせて動作し、様々なフェアネス制約を満たすことができる。 さまざまな下流タスクにわたる広範囲な実験によって、fairmileは実行時間の観点から最先端のベースラインを著しく上回り、フェアネスとユーティリティの間の優れたトレードオフを達成することが示されている。

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