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网络不平等：图神经网络链接预测中的优先连接偏差
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了节点分类任务，探讨了群体公平性与局部同配性之间的联系，发现同质性会导致同配性，影响个人进入共享敏感属性的社区。通过合成图研究了本地同质性和公平预测之间的相互作用，发现并非所有节点邻域在这方面都是平等的。研究表明采用能够处理非同配组标签的异质性 GNN 设计可以提高局部异质性邻域的群体公平性高达25％，优于同质性设计。
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关键要点
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本文研究节点分类任务，探讨群体公平性与局部同配性之间的联系。
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同质性导致同配性，影响个人进入共享敏感属性的社区。
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通过合成图研究本地同质性与公平预测的相互作用，发现节点邻域并不平等。
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研究表明，采用异质性 GNN 设计可以提高局部异质性邻域的群体公平性高达25%。
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异质性 GNN 设计优于同质性设计，能够处理非同配组标签。
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