論文の概要: Graph Neural Network Surrogates of Fair Graph Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08157v2
• Date: Thu, 16 Mar 2023 10:56:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 11:20:58.460785
• Title: Graph Neural Network Surrogates of Fair Graph Filtering
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるフェアグラフフィルタリング
• Authors: Emmanouil Krasanakis, Symeon Papadopoulos
• Abstract要約: 後続目的に対するフィルタ対応ユニバーサル近似フレームワークを提案する。 これにより、実行時にトレーニングされた適切なグラフニューラルネットワークが、フィルタと同じようなものになる。 私たちは、パリティ制約を満たす際の代替手段よりも、我々のアプローチが等しく良いか、あるいは優れていることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.854091527965297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph filters that transform prior node values to posterior scores via edge propagation often support graph mining tasks affecting humans, such as recommendation and ranking. Thus, it is important to make them fair in terms of satisfying statistical parity constraints between groups of nodes (e.g., distribute score mass between genders proportionally to their representation). To achieve this while minimally perturbing the original posteriors, we introduce a filter-aware universal approximation framework for posterior objectives. This defines appropriate graph neural networks trained at runtime to be similar to filters but also locally optimize a large class of objectives, including fairness-aware ones. Experiments on a collection of 8 filters and 5 graphs show that our approach performs equally well or better than alternatives in meeting parity constraints while preserving the AUC of score-based community member recommendation and creating minimal utility loss in prior diffusion.
• Abstract（参考訳）: 先行ノード値から後続スコアに変換するグラフフィルタは、リコメンデーションやランキングなど、人間に影響を与えるグラフマイニングタスクをサポートすることが多い。 したがって、ノード群間の統計的パリティ制約(例えば、その表現に比例して性別間でスコアの質量を分配する)を満たす観点から、それらを公平にすることが重要である。 元の後方を最小限に摂動しながらこれを実現するため,後方目標に対するフィルタ対応普遍近似フレームワークを提案する。 これは、実行時にフィルタに類似するようにトレーニングされた適切なグラフニューラルネットワークを定義すると同時に、フェアネスを認識できるものを含む、大きな目的のクラスをローカルに最適化する。 8つのフィルタと5つのグラフの集合に対する実験により、我々のアプローチは、スコアベースのコミュニティメンバー推薦のAUCを維持しつつ、事前拡散の最小限のユーティリティ損失を発生させながら、パリティ制約を満たす方法よりも同等かそれ以上に優れていることが示された。

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