論文の概要: Towards Fair Graph Anomaly Detection: Problem, New Datasets, and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15988v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 05:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 16:03:35.934380
• Title: Towards Fair Graph Anomaly Detection: Problem, New Datasets, and Evaluation
• Title（参考訳）: 公正なグラフ異常検出に向けて:問題,新しいデータセット,評価
• Authors: Neng Kai Nigel Neo, Yeon-Chang Lee, Yiqiao Jin, Sang-Wook Kim, Srijan Kumar
• Abstract要約: 本稿では、FairGAD問題の公式定義と、世界的に有名なソーシャルメディアプラットフォームであるRedditとTwitterから構築された2つの新しいグラフデータセットについて紹介する。 研究コミュニティが現在使用している合成データセットと,FairGADデータセットとは大きく異なることを示す。 本データセットを用いて,既存のGAD11手法と非グラフAD法を用いて,5つの最先端フェアネス法の性能・公正トレードオフについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.56000845636737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Fair Graph Anomaly Detection (FairGAD) problem aims to accurately detect anomalous nodes in an input graph while ensuring fairness and avoiding biased predictions against individuals from sensitive subgroups such as gender or political leanings. Fairness in graphs is particularly crucial in anomaly detection areas such as misinformation detection in search/ranking systems, where decision outcomes can significantly affect individuals. However, the current literature does not comprehensively discuss this problem, nor does it provide realistic datasets that encompass actual graph structures, anomaly labels, and sensitive attributes for research in FairGAD. To bridge this gap, we introduce a formal definition of the FairGAD problem and present two novel graph datasets constructed from the globally prominent social media platforms Reddit and Twitter. These datasets comprise 1.2 million and 400,000 edges associated with 9,000 and 47,000 nodes, respectively, and leverage political leanings as sensitive attributes and misinformation spreaders as anomaly labels. We demonstrate that our FairGAD datasets significantly differ from the synthetic datasets used currently by the research community. These new datasets offer significant values for FairGAD by providing realistic data that captures the intricacies of social networks. Using our datasets, we investigate the performance-fairness trade-off in eleven existing GAD and non-graph AD methods on five state-of-the-art fairness methods, which sheds light on their effectiveness and limitations in addressing the FairGAD problem.
• Abstract（参考訳）: Fair Graph Anomaly Detection (FairGAD) 問題は、公正性を確保しつつ、性別や政治的傾きなどの敏感なサブグループからの個人に対するバイアス予測を避けながら、入力グラフ内の異常ノードを正確に検出することを目的としている。 グラフの公正性は検索・ランク付けシステムにおける誤情報検出などの異常検出領域において特に重要である。 しかし、現在の文献ではこの問題を包括的に論じておらず、FairGADの研究のための実際のグラフ構造、異常ラベル、センシティブな属性を含む現実的なデータセットも提供していない。 このギャップを埋めるために,fairgad問題の形式的定義を導入し,世界規模のソーシャルメディアプラットフォームであるredditとtwitterから構築した2つの新しいグラフデータセットを提案する。 これらのデータセットはそれぞれ9,000ノードと47,000ノードの120万エッジと40万エッジで構成され、政治的傾向を機密属性として、誤った情報スプレッダーを異常ラベルとして活用している。 研究コミュニティが現在使用している合成データセットとFairGADデータセットとは大きく異なることを示す。 これらの新しいデータセットは、ソーシャルネットワークの複雑さを捉える現実的なデータを提供することによって、FairGADにとって重要な価値を提供する。 そこで本研究では,既存gadおよび非graphの5つのフェアネス法におけるパフォーマンス・フェアネストレードオフについて検討し,fairgad問題に対する効果と限界について考察した。

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