論文の概要: Comparing Methods for Bias Mitigation in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22569v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 16:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:28:33.197107
• Title: Comparing Methods for Bias Mitigation in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるバイアス低減法の比較
• Authors: Barbara Hoffmann, Ruben Mayer,
• Abstract要約: 本稿では,生成人工知能(GenAI)のためのデータ準備において,グラフニューラルネットワーク(GNN)が果たす重要な役割について考察する。 本稿では,データスペーシフィケーション,特徴修正,合成データ拡張という,3つの異なるバイアス緩和手法の比較分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.256237513030105
• License:
• Abstract: This paper examines the critical role of Graph Neural Networks (GNNs) in data preparation for generative artificial intelligence (GenAI) systems, with a particular focus on addressing and mitigating biases. We present a comparative analysis of three distinct methods for bias mitigation: data sparsification, feature modification, and synthetic data augmentation. Through experimental analysis using the german credit dataset, we evaluate these approaches using multiple fairness metrics, including statistical parity, equality of opportunity, and false positive rates. Our research demonstrates that while all methods improve fairness metrics compared to the original dataset, stratified sampling and synthetic data augmentation using GraphSAGE prove particularly effective in balancing demographic representation while maintaining model performance. The results provide practical insights for developing more equitable AI systems while maintaining model performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成人工知能(GenAI)システムのためのデータ準備において,グラフニューラルネットワーク(GNN)が果たす重要な役割について考察する。 本稿では,データスペーシフィケーション,特徴修正,合成データ拡張という,3つの異なるバイアス緩和手法の比較分析を行った。 ドイツの信用データセットを用いた実験分析により、統計的パリティ、機会の平等、偽陽性率などを含む複数の公正度指標を用いて、これらの手法を評価する。 本研究は,グラフSAGEを用いた階層化サンプリングと合成データ拡張が,モデル性能を維持しながら,人口動態のバランスをとる上で特に有効であることを示す。 結果は、モデル性能を維持しながら、より公平なAIシステムを開発するための実践的な洞察を提供する。

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