論文の概要: Fair Minimum Labeling: Efficient Temporal Network Activations for Reachability and Equity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03899v2
• Date: Tue, 21 Oct 2025 08:59:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:10.827665
• Title: Fair Minimum Labeling: Efficient Temporal Network Activations for Reachability and Equity
• Title（参考訳）: Fair Minimum Labeling: 到達性と等価性のための効率的な時間ネットワーク活性化
• Authors: Lutz Oettershagen, Othon Michail,
• Abstract要約: リソース効率と公平性のバランスは、現代の学習アプリケーションをサポートするネットワークシステムにおいて重要である。 本稿では,最小限の時間的エッジアクティベーションプランを設計する作業であるFair Minimum Labeling問題を紹介する。 その結果,FMLはベースラインよりも活性化コストが大幅に低いグループレベルのフェアネスを強制することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8907108368038215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Balancing resource efficiency and fairness is critical in networked systems that support modern learning applications. We introduce the Fair Minimum Labeling (FML) problem: the task of designing a minimum-cost temporal edge activation plan that ensures each group of nodes in a network has sufficient access to a designated target set, according to specified coverage requirements. FML captures key trade-offs in systems where edge activations incur resource costs and equitable access is essential, such as distributed data collection, update dissemination in edge-cloud systems, and fair service restoration in critical infrastructure. We show that FML is NP-hard and $\Omega(\log |V|)$-hard to approximate, where $V$ is the set of nodes, and we present probabilistic approximation algorithms that match this bound, achieving the best possible guarantee for the activation cost. We demonstrate the practical utility of FML in a fair multi-source data aggregation task for training a shared model. Empirical results show that FML enforces group-level fairness with substantially lower activation cost than baseline heuristics, underscoring its potential for building resource-efficient, equitable temporal reachability in learning-integrated networks.
• Abstract（参考訳）: リソース効率と公平さのバランスをとることは、現代の学習アプリケーションをサポートするネットワークシステムにおいて重要である。 本稿では,FML(Fair Minimum Labeling)問題として,ネットワークの各ノードが指定されたターゲットセットに十分なアクセスを保証できる最小コストの時間的エッジアクティベーションプランを設計するタスクを紹介する。 FMLは、分散データ収集、エッジクラウドシステムの更新拡散、重要なインフラストラクチャにおける公正なサービス復元など、エッジアクティベーションがリソースコストと公平なアクセスが不可欠であるシステムにおける重要なトレードオフをキャプチャする。 FML は NP-hard で$\Omega(\log |V|)$-hard であり、ここでは$V$ はノードの集合であり、この境界に一致する確率近似アルゴリズムを示す。 本稿では,FMLの実用性を,共有モデルのトレーニングを行うための公平なマルチソースデータアグリゲーションタスクで実証する。 実験の結果、FMLはベースラインヒューリスティックスよりもかなり低いアクティベーションコストでグループレベルのフェアネスを強制し、学習統合ネットワークにおける資源効率、公平な時間的到達性の構築の可能性を強調している。

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