論文の概要: Promoting Fairness in Link Prediction with Graph Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08658v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 09:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 17:08:51.615331
• Title: Promoting Fairness in Link Prediction with Graph Enhancement
• Title（参考訳）: グラフ強化によるリンク予測の公平性向上
• Authors: Yezi Liu, Hanning Chen, Mohsen Imani,
• Abstract要約: リンク予測はネットワーク分析において重要な課題であるが、偏りのある予測の傾向が示されている。 本研究は,予測リンク確率が接続ノードの感度特性に依存しないことを保証するためのフェアリンク予測問題について検討する。 本稿では,FairLinkを提案する。このFairLinkは,リンク予測器のトレーニング中にデバイアスを回避し,公平性向上したグラフを学習する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.477859104817626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction is a crucial task in network analysis, but it has been shown to be prone to biased predictions, particularly when links are unfairly predicted between nodes from different sensitive groups. In this paper, we study the fair link prediction problem, which aims to ensure that the predicted link probability is independent of the sensitive attributes of the connected nodes. Existing methods typically incorporate debiasing techniques within graph embeddings to mitigate this issue. However, training on large real-world graphs is already challenging, and adding fairness constraints can further complicate the process. To overcome this challenge, we propose FairLink, a method that learns a fairness-enhanced graph to bypass the need for debiasing during the link predictor's training. FairLink maintains link prediction accuracy by ensuring that the enhanced graph follows a training trajectory similar to that of the original input graph. Meanwhile, it enhances fairness by minimizing the absolute difference in link probabilities between node pairs within the same sensitive group and those between node pairs from different sensitive groups. Our extensive experiments on multiple large-scale graphs demonstrate that FairLink not only promotes fairness but also often achieves link prediction accuracy comparable to baseline methods. Most importantly, the enhanced graph exhibits strong generalizability across different GNN architectures.
• Abstract（参考訳）: リンク予測はネットワーク分析において重要な課題であるが、特に異なるセンシティブなグループのノード間でリンクが不公平に予測される場合、バイアス付き予測に傾向があることが示されている。 本稿では,予測されたリンク確率が接続ノードの感度特性に依存しないことを保証することを目的とした,フェアリンク予測問題について検討する。 既存の手法では、この問題を緩和するために、グラフ埋め込みにデバイアス技術が組み込まれているのが一般的である。 しかし、大規模な実世界のグラフのトレーニングは、すでに困難であり、公正性の制約を加えると、さらにプロセスが複雑になる可能性がある。 この課題を解決するために,FairLinkを提案する。このFairLinkは,リンク予測器のトレーニング中にデバイアスを回避し,公平性向上したグラフを学習する手法である。 FairLinkは、拡張グラフが元の入力グラフと同様の訓練軌跡に従うことを保証することにより、リンク予測の精度を維持する。 一方、同一感度群内のノードペアと異なる感度群からのノードペア間のリンク確率の絶対差を最小化することにより、公正性を高める。 複数の大規模グラフに対する広範な実験により、FairLinkは公正性を促進できるだけでなく、ベースライン法に匹敵するリンク予測精度も達成できることが示された。 最も重要なことは、拡張グラフは異なるGNNアーキテクチャ間で強い一般化性を示すことである。

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