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利用社区结构减轻消息传递机制中的度偏差
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内容提要
该研究发现图表示学习中存在社区偏见放大现象，导致性能偏见。通过随机图粗化对比学习模型解决该问题，并在实验证明了其优势。
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关键要点
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研究发现图表示学习中存在社区偏见放大现象。
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社区偏见放大导致不同类别之间的性能偏见加剧。
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从光谱角度深入研究社区之间的结构偏见。
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节点嵌入的局部收敛速度不同导致下游任务分类结果的偏见放大。
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提出随机图粗化来有效解决社区偏见问题。
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开发了随机图粗化对比学习（RGCCL）模型，利用随机粗化作为数据增强。
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通过对比粗化图与原始图来减轻社区偏见。
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在多种数据集上进行了实验，证明了方法的优势。
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