論文の概要: FairGen: Towards Fair Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17743v3
• Date: Sat, 16 Dec 2023 22:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:07:38.330530
• Title: FairGen: Towards Fair Graph Generation
• Title（参考訳）: fairgen: 公正グラフ生成に向けて
• Authors: Lecheng Zheng, Dawei Zhou, Hanghang Tong, Jiejun Xu, Yada Zhu, Jingrui He
• Abstract要約: フェアネスを考慮したグラフ生成モデルFairGenを提案する。 我々のモデルはラベルインフォームドグラフ生成モジュールと公正表現学習モジュールを共同で訓練する。 Webベースのグラフを含む7つの実世界のデータセットの実験結果は、FairGenが最先端のグラフ生成モデルと同等のパフォーマンスを得ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.34239875010381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There have been tremendous efforts over the past decades dedicated to the generation of realistic graphs in a variety of domains, ranging from social networks to computer networks, from gene regulatory networks to online transaction networks. Despite the remarkable success, the vast majority of these works are unsupervised in nature and are typically trained to minimize the expected graph reconstruction loss, which would result in the representation disparity issue in the generated graphs, i.e., the protected groups (often minorities) contribute less to the objective and thus suffer from systematically higher errors. In this paper, we aim to tailor graph generation to downstream mining tasks by leveraging label information and user-preferred parity constraints. In particular, we start from the investigation of representation disparity in the context of graph generative models. To mitigate the disparity, we propose a fairness-aware graph generative model named FairGen. Our model jointly trains a label-informed graph generation module and a fair representation learning module by progressively learning the behaviors of the protected and unprotected groups, from the `easy' concepts to the `hard' ones. In addition, we propose a generic context sampling strategy for graph generative models, which is proven to be capable of fairly capturing the contextual information of each group with a high probability. Experimental results on seven real-world data sets, including web-based graphs, demonstrate that FairGen (1) obtains performance on par with state-of-the-art graph generative models across nine network properties, (2) mitigates the representation disparity issues in the generated graphs, and (3) substantially boosts the model performance by up to 17% in downstream tasks via data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年にわたり、ソーシャルネットワークからコンピュータネットワーク、遺伝子規制ネットワークからオンライントランザクションネットワークまで、さまざまなドメインにおける現実的なグラフの生成に力を入れてきた。 顕著な成功にもかかわらず、これらの作品の大部分は本質的に教師なしであり、通常、期待されたグラフ再構成の損失を最小限に抑えるように訓練されており、結果として生成されたグラフにおける表現格差、すなわち保護されたグループ(少数派)は目的にあまり貢献せず、体系的に高いエラーに苦しむことになる。 本稿では,ラベル情報とユーザの予測したパリティ制約を利用して,下流のマイニングタスクにグラフ生成を合わせることを目的とする。 特に,グラフ生成モデルの文脈における表現格差の研究から始める。 この格差を軽減するために,FairGen というグラフ生成モデルを提案する。 本モデルでは,'easy'概念から'hard'概念まで,保護群と非保護群の振る舞いを段階的に学習することにより,ラベル付きグラフ生成モジュールと公平表現学習モジュールを共同で学習する。 さらに,グラフ生成モデルに対する一般的なコンテキストサンプリング戦略を提案し,高い確率で各グループのコンテキスト情報を正確に把握できることが証明された。 ウェブベースのグラフを含む7つの実世界のデータセットの実験結果から、FairGen(1)は、9つのネットワーク特性にわたる最先端グラフ生成モデルに匹敵する性能、(2)生成されたグラフにおける表現格差の問題を軽減すること、(3)データ拡張による下流タスクの最大17%の性能向上を示す。

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