本研究通过自适应特征遮蔽和边缘删除的公平感知图扩充设计，在图对比学习中解决了公平性问题，提出了不同的图上公平性概念，并提供了理论分析来量化证明所提出的特征遮蔽方法可以降低内部偏见。实验结果表明，所提出的扩充方法可以提高平等机会和统计平等的公平性，并为无节点分类的对照方法提供了可比较的分类准确性。

Jun, 2021

本文提出了一种新的公平性概念 —— 图形对照公平性，并基于对照数据增强提出了一种学习节点表示的框架，以减少模型在涉及敏感属性的图形数据中的偏见，该框架在合成和真实世界的图形上的实验表明，优于现有的基线图形对照公平性，并且在预测性能方面有可比性。

Jan, 2022

通过对图神经网络的公平性技术进行分类和研究，本文介绍了改善图神经网络公平性的先前工作，包括预处理步骤、训练过程和后处理阶段，同时提出了公平性评价指标的直观分类，并对用于基准测试的图数据集进行了总结，还针对未解决的关键问题和挑战进行了讨论。

Jul, 2023

通过提出一种新的图神经网络架构，即 FMP，该研究旨在通过在模型架构层面实现公平性，解决 GNN 在公平性性能方面相对较差的问题。实验表明，所提出的 FMP 在三个真实世界的数据集上，在公平性和准确性方面优于几种基准方法。

Dec, 2023

本研究提出了一种基于因果理论的框架，即 CAF，用于解决图学习中的公平性问题，通过选择训练数据中的反事实因素来学习公平的节点表示，以避免非现实反事实因素，并在合成和真实数据集上进行了广泛的实验验证其有效性。

Jul, 2023

我们提出了一种用于训练关注公平性的图神经网络的新模型，该模型通过整合监督对比损失和环境损失来提高准确性和公平性，实验证明该模型在三个真实数据集上优于其他现有的基于图的学习方法以及之前的模型。

Apr, 2024

本文主要研究了图卷积神经网络（GCNs）中的公平性问题，以及如何训练公平且准确的 GCNs。研究着重分析了图结构偏差、节点属性偏差和模型参数对 GCNs 中的人口平等性的影响，提出了一个名为 FairSample 的框架来共同解决这些偏差，其中采用了注入边缘和使用增强学习的可学习邻居采样策略来改善图结构和保证模型的公平性和质量，同时还采用了正则化目标来优化公平性。

Jan, 2024

本文针对传统图神经网络中存在的公平性问题，提出了一种新的 GNN 框架，使用可学习的去偏函数来消除不同节点间的度数差异所导致的偏差，以解决节点分类问题中存在的偏差。

Feb, 2023

图神经网络（GNNs）在图结构化数据上取得了显著的性能。然而，GNNs 可能从训练数据中继承偏见，并根据敏感属性（如性别和种族）做出具有歧视性的预测。最近，对于 GNNs 的公平性保证引起了越来越多的关注，但是所有这些研究都基于一个假设，即训练和测试数据来自同一个分布，即训练数据和测试数据来自同一张图。分布变化会导致图公平性性能降低吗？分布变化如何影响图公平性学习？从理论角度上来说，这些开放性的问题在很大程度上是未经探索的。为了回答这些问题，我们首先从理论上确定了决定图偏见的因素。随后，我们探索了影响测试图上公平性的因素，其中一个值得注意的因素是训练图和生成图之间某些群体的表示距离。在我们的理论分析的启发下，我们提出了我们的框架 FatraGNN。具体而言，为了保证在未知的测试图上的公平性表现，我们提出了一个图生成器，可以产生具有显著偏见和不同分布的多个图。然后，我们在训练图和生成图之间最小化每个特定群体的表示距离。这使得我们的模型能够在具有显著偏见的生成图上实现高分类和公平性性能，从而有效处理未知的测试图。在真实世界和半合成数据集上的实验证明了我们模型在准确性和公平性方面的有效性。

Jan, 2024

本文提出了 GFairHint 方法，通过辅助链接预测任务学习公平表示，并将表示与原始 GNN 中学习的节点嵌入拼接出 “公平提示”，从而实现在各种 GNN 模型上促进公正性的评估，产生相当的优质结果，而且比之前的最新方法具有更少的计算成本。

May, 2023