論文の概要: GFairHint: Improving Individual Fairness for Graph Neural Networks via
Fairness Hint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15622v1
- Date: Thu, 25 May 2023 00:03:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 18:13:21.626454
- Title: GFairHint: Improving Individual Fairness for Graph Neural Networks via
Fairness Hint
- Title（参考訳）: GFairHint: 公正ヒントによるグラフニューラルネットワークの個々の公正性の改善
- Authors: Paiheng Xu, Yuhang Zhou, Bang An, Wei Ai, Furong Huang
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)のアルゴリズムフェアネスは注目されている。
本稿では,GNNにおける個々人の公平性を促進する新しい手法GFairHintを提案する。
GFairHintは、データセットとさまざまなバックボーンモデルの組み合わせで、最も公正な結果を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.828830496326885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given the growing concerns about fairness in machine learning and the
impressive performance of Graph Neural Networks (GNNs) on graph data learning,
algorithmic fairness in GNNs has attracted significant attention. While many
existing studies improve fairness at the group level, only a few works promote
individual fairness, which renders similar outcomes for similar individuals. A
desirable framework that promotes individual fairness should (1) balance
between fairness and performance, (2) accommodate two commonly-used individual
similarity measures (externally annotated and computed from input features),
(3) generalize across various GNN models, and (4) be computationally efficient.
Unfortunately, none of the prior work achieves all the desirables. In this
work, we propose a novel method, GFairHint, which promotes individual fairness
in GNNs and achieves all aforementioned desirables. GFairHint learns fairness
representations through an auxiliary link prediction task, and then
concatenates the representations with the learned node embeddings in original
GNNs as a "fairness hint". Through extensive experimental investigations on
five real-world graph datasets under three prevalent GNN models covering both
individual similarity measures above, GFairHint achieves the best fairness
results in almost all combinations of datasets with various backbone models,
while generating comparable utility results, with much less computational cost
compared to the previous state-of-the-art (SoTA) method.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の公平性に対する懸念の高まりとグラフデータ学習におけるグラフニューラルネットワーク(gnns)の印象的なパフォーマンスを考えると、gnnのアルゴリズム的公平性が注目されている。
多くの既存の研究は集団レベルで公平性を改善するが、類似の個人に類似した結果をもたらす個々人の公平性を促進する作品はわずかである。
個別公平性を促進する望ましい枠組みは、(1)公平性と性能のバランス、(2)共通に使用される2つの個別類似性尺度(外部注釈と入力特徴から計算)、(3)様々なgnnモデルにまたがる一般化、(4)計算効率である。
残念なことに、以前の作業がすべての望ましい結果を達成することはない。
本稿では,gnnにおける個々人の公平性を促進し,先述のすべての望ましい結果を達成する新しい手法であるgfairhintを提案する。
GFairHintは補助リンク予測タスクを通じてフェアネス表現を学習し、学習したノードを元のGNNに埋め込み、「フェアネスヒント」として結合する。
GFairHintは、上記の2つの類似度尺度を網羅した3つのGNNモデルに基づく5つの実世界のグラフデータセットに関する広範な実験的研究を通じて、データセットと様々なバックボーンモデルの組み合わせのほぼ全てにおいて、最も公正な結果を達成すると同時に、同等のユーティリティ結果を生成し、従来のSoTA法に比べて計算コストがはるかに少ない。
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