論文の概要: BeMap: Balanced Message Passing for Fair Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04107v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 22:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 17:06:22.921519
• Title: BeMap: Balanced Message Passing for Fair Graph Neural Network
• Title（参考訳）: bemap:フェアグラフニューラルネットワークのためのバランスのとれたメッセージパッシング
• Authors: Xiao Lin, Jian Kang, Weilin Cong, Hanghang Tong
• Abstract要約: 異なる人口集団の1ホップ隣人がバランスが取れていない場合、メッセージパッシングがバイアスを増幅することを示します。 本研究では,各ノードの1ホップ隣人の数を異なるグループ間でバランスをとる,公平なメッセージパッシング手法であるBeMapを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.910842893257275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fairness in graph neural networks has been actively studied recently. However, existing works often do not explicitly consider the role of message passing in introducing or amplifying the bias. In this paper, we first investigate the problem of bias amplification in message passing. We empirically and theoretically demonstrate that message passing could amplify the bias when the 1-hop neighbors from different demographic groups are unbalanced. Guided by such analyses, we propose BeMap, a fair message passing method, that leverages a balance-aware sampling strategy to balance the number of the 1-hop neighbors of each node among different demographic groups. Extensive experiments on node classification demonstrate the efficacy of BeMap in mitigating bias while maintaining classification accuracy. The code is available at https://github.com/xiaolin-cs/BeMap.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフニューラルネットワークの公平性が研究されている。 しかし、既存の作品はバイアスの導入や増幅におけるメッセージパッシングの役割を明示的に考慮しないことが多い。 本稿では,まず,メッセージパッシングにおけるバイアス増幅の問題について検討する。 我々は、異なる人口集団の1ホップ隣人がバランスが取れていない場合、メッセージパッシングがバイアスを増幅することを示した。 このような分析で導かれたBeMapは,各ノードの1ホップ隣人の数を異なるグループ間でバランスをとるために,バランスを考慮したサンプリング戦略を活用するフェアメッセージパッシング手法である。 ノード分類に関する大規模な実験は、分類精度を維持しながらバイアス軽減におけるBeMapの有効性を示した。 コードはhttps://github.com/xiaolin-cs/bemapで入手できる。

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