Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness Through Controlled (Un)Awareness in Node Embeddings

論文の概要: Fairness Through Controlled (Un)Awareness in Node Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20024v1
Date: Mon, 29 Jul 2024 14:01:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 13:34:43.358587
Title: Fairness Through Controlled (Un)Awareness in Node Embeddings
Title（参考訳）: ノード埋め込みにおける制御された(未)認識による公正性
Authors: Dennis Vetter, Jasper Forth, Gemma Roig, Holger Dell,
Abstract要約: EmphCrossWalkアルゴリズムのパラメトリゼーションがノード埋め込みから機密属性を推測する能力にどのように影響するかを示す。この機能は、グラフ埋め込みを利用したMLシステムの公正性を改善するための貴重なツールを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.818571559544213
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Graph representation learning is central for the application of machine learning (ML) models to complex graphs, such as social networks. Ensuring `fair' representations is essential, due to the societal implications and the use of sensitive personal data. In this paper, we demonstrate how the parametrization of the \emph{CrossWalk} algorithm influences the ability to infer a sensitive attributes from node embeddings. By fine-tuning hyperparameters, we show that it is possible to either significantly enhance or obscure the detectability of these attributes. This functionality offers a valuable tool for improving the fairness of ML systems utilizing graph embeddings, making them adaptable to different fairness paradigms.
Abstract（参考訳）: グラフ表現学習は、ソーシャルネットワークのような複雑なグラフへの機械学習(ML)モデルの適用の中心である。公正な表現の確保は、社会的意味合いと機密データの使用のために不可欠である。本稿では,<emph{CrossWalk} アルゴリズムのパラメータ化がノード埋め込みから感度特性を推測する能力にどのように影響するかを示す。過度パラメータを微調整することにより,これらの属性の検出性を著しく向上するか,隠蔽するかのどちらかが可能であることを示す。この機能は、グラフ埋め込みを利用したMLシステムの公正性を改善するための貴重なツールを提供する。

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