論文の概要: FROG: Fair Removal on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18197v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 20:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:15.631313
• Title: FROG: Fair Removal on Graphs
• Title（参考訳）: FROG: グラフの公平な除去
• Authors: Ziheng Chen, Jiali Cheng, Gabriele Tolomei, Sijia Liu, Hadi Amiri, Yu Wang, Kaushiki Nag, Lu Lin,
• Abstract要約: 本研究では,公正な未学習課題に対して,グラフ構造とそれに対応するモデルを協調的に最適化する手法を提案する。 具体的には、私たちのアプローチは、忘れるのを妨げる冗長なエッジを取り除くことで、未学習の効率を高めるためにグラフを再構成する。 フェアアンラーニング性能の信頼性を評価するために,最悪ケース評価機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.5582982873392
• License:
• Abstract: As compliance with privacy regulations becomes increasingly critical, the growing demand for data privacy has highlighted the significance of machine unlearning in many real world applications, such as social network and recommender systems, many of which can be represented as graph-structured data. However, existing graph unlearning algorithms indiscriminately modify edges or nodes from well-trained models without considering the potential impact of such structural modifications on fairness. For example, forgetting links between nodes with different genders in a social network may exacerbate group disparities, leading to significant fairness concerns. To address these challenges, we propose a novel approach that jointly optimizes the graph structure and the corresponding model for fair unlearning tasks. Specifically,our approach rewires the graph to enhance unlearning efficiency by removing redundant edges that hinder forgetting while preserving fairness through targeted edge augmentation. Additionally, we introduce a worst-case evaluation mechanism to assess the reliability of fair unlearning performance. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed approach in achieving superior unlearning outcomes.
• Abstract（参考訳）: プライバシ規制の遵守がますます重要になるにつれて、データプライバシの需要の高まりは、ソーシャルネットワークやレコメンダシステムなど、多くの現実世界のアプリケーションにおいて、機械学習の重要性を強調している。 しかし、既存のグラフアンラーニングアルゴリズムは、その構造が公正性に与える影響を考慮せずに、よく訓練されたモデルからエッジやノードを無差別に修正する。 例えば、ソーシャルネットワーク内で異なる性別のノード間のリンクを忘れると、グループ格差が悪化し、かなりの公平性に関する懸念が生じる可能性がある。 これらの課題に対処するために、公正な未学習タスクに対して、グラフ構造とそれに対応するモデルを協調的に最適化する新しいアプローチを提案する。 具体的には、我々のアプローチは、未学習の効率を高めるためにグラフを再構成する。 さらに,公平な未学習成績の信頼性を評価するための最悪の評価機構を導入する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験は、より優れた未学習結果を達成するための提案手法の有効性を実証している。

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