論文の概要: Breaking the Dyadic Barrier: Rethinking Fairness in Link Prediction Beyond Demographic Parity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06568v1
• Date: Sun, 09 Nov 2025 22:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.00443
• Title: Breaking the Dyadic Barrier: Rethinking Fairness in Link Prediction Beyond Demographic Parity
• Title（参考訳）: Dyadic Barrierを破る - デモグラフィックのパリティを超えて、リンク予測の公正性を再考する
• Authors: João Mattos, Debolina Halder Lina, Arlei Silva,
• Abstract要約: 我々は、リンク予測のようなランク付けに基づくタスクにおいて、公平性評価のために、人口統計学的パーティが望ましい性質を満たしていないことを論じる。 既存の公正評価の限界を形式化し、より表現力のある評価を可能にする枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.932575574212546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Link prediction is a fundamental task in graph machine learning with applications, ranging from social recommendation to knowledge graph completion. Fairness in this setting is critical, as biased predictions can exacerbate societal inequalities. Prior work adopts a dyadic definition of fairness, enforcing fairness through demographic parity between intra-group and inter-group link predictions. However, we show that this dyadic framing can obscure underlying disparities across subgroups, allowing systemic biases to go undetected. Moreover, we argue that demographic parity does not meet desired properties for fairness assessment in ranking-based tasks such as link prediction. We formalize the limitations of existing fairness evaluations and propose a framework that enables a more expressive assessment. Additionally, we propose a lightweight post-processing method combined with decoupled link predictors that effectively mitigates bias and achieves state-of-the-art fairness-utility trade-offs.
• Abstract（参考訳）: リンク予測は、ソーシャルレコメンデーションからナレッジグラフ補完まで、アプリケーションによるグラフ機械学習における基本的なタスクである。 この設定の公平性は、偏見付き予測が社会的不平等を悪化させる可能性があるため、批判的である。 先行研究は、グループ内とグループ間リンク予測の間の人口的同値性を通じて公正性を促進する、公平性というダイアディックな定義を採用していた。 しかし、この二進フレーミングはサブグループ間の相違を曖昧にし、システムバイアスが検出されないことを示す。 さらに,リンク予測などのランク付けに基づくタスクにおいて,公平性評価が望まれる性質を満たさないことを論じる。 既存の公正評価の限界を形式化し、より表現力のある評価を可能にする枠組みを提案する。 さらに,非結合リンク予測器と組み合わせた軽量な後処理手法を提案し,バイアスを効果的に軽減し,最先端のフェアネスユーティリティトレードオフを実現する。

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