May, 2023

GFairHint: 通过公平提示提升图神经网络的个体公平性

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 缩小公平鸿沟：在图神经网络中实现群体和个体公平

    在图学习的背景下，我们提出了一个名为 Fairness for Group and Individual (FairGI) 的新概念，该概念考虑了组公平性和组内个体公平性，并通过个体之间的相似度矩阵实现了组内个体公平性，同时利用对抗学习来解决组公平性，包括平等机会和统计平衡。实验结果表明，我们的方法在组公平性、组内个体公平性和总体个体公平性方面均优于其他最先进的模型，并且在预测准确性上保持可比较的性能。

    Apr, 2024

  • 公平感知的图神经网络：一份调查

    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

  • GRAPHGINI：在图神经网络中促进个体和群体的公平性

    我们提出了 GRAPHGINI 方法，通过 GNN 框架中可学习的注意分数来实现个体公平，并通过基于启发式的最大纳什社会福利约束保证最大可能的群体公平，该方法在实验中显示出在维持效用和群体平等的情况下，在个体公平方面相比其他最先进的方法有显著改进。

    Feb, 2024

  • 分析 GNN 中采样对个体公平性的影响

    使用小批量训练图神经网络的现有方法提高个体公平性，这对于在推荐系统中应用 GNN 具有重要意义。使用两种 GNN 方法进行评估，证明了利用小批量训练的图神经网络能够实现不仅相当的准确度，而且还能达到更好的公平性，其重要性在于利用局部细节来指导表示学习中的公平性促进过程。

    Sep, 2022

  • 图神经网络公平性的对抗攻击

    对公平性感知的图神经网络进行了对抗攻击研究，提出了 G-FairAttack 攻击框架，可有效地破坏不同类型的图神经网络的公正性而保持攻击不被察觉，以此揭示了公平性感知的图神经网络潜在的漏洞，并引导进一步研究图神经网络在公平性方面的鲁棒性。

    Oct, 2023

  • 追求图中的公平性：基于 GNN 架构的视角

    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

  • 带有监督对比正则化的公平图神经网络

    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

  • 利用图卷积网络进行异质性感知公平推荐

    近年来，图神经网络（GNNs）已成为提高推荐系统准确性和性能的常用工具。本文提出了一种名为 HetroFair 的公平 GNN-based 推荐系统，通过两个独立的组件生成公平感知的嵌入，从而改善项目方面的公平性并在用户方面实现更高的准确性。

    Jan, 2024

  • 透过自适应数据增强实现公平节点表示学习

    本研究通过理论分析揭示了 Node representation learning 中源自于 nodal features 和 graph structure 的偏见，并提出了针对其固有偏见的公平感知数据增强框架，可广泛用于增强各种基于 GNN 的学习机制的公平性。

    Jan, 2022

  • 将联邦图神经网络与结构感知的组公平性相结合

    F2GNN 是一种公平的联邦图神经网络，旨在解决分布式环境下模型偏见的问题，并通过公平感知的局部模型更新和公平加权的全局模型更新机制来提高模型的公平性和准确性。

    Oct, 2023