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朝着社交网络中公平的图表示学习
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内容提要
本研究探讨了图神经网络中的公平性问题，提出了GFairHint、GMMD和FairINV等方法以提高模型的公平性。通过引入公平感知的数据增强框架和因果理论，研究表明这些方法在不同数据集上显著改善了群体和个体公平性，同时保持了预测准确性。
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关键要点
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本研究揭示了节点表示学习中源自于节点特征和图结构的偏见。
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提出了公平感知数据增强框架，以增强基于GNN的学习机制的公平性。
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GFairHint方法通过辅助链接预测任务学习公平表示，减少计算成本。
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GMMD框架考虑图平滑性和表示公平性，显著提高GNN模型的公平性。
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CAF框架基于因果理论，选择反事实因素以学习公平的节点表示。
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FMP架构在模型层面实现公平性，实验结果优于多种基准方法。
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FairGI概念考虑组公平性和组内个体公平性，实验结果优于其他模型。
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FairINV框架通过不变学习训练公平的GNN模型，适应多种敏感属性。
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FairGB方法通过counterfactual node mixup和contribution alignment loss改进GNN的公平性和效用指标。
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延伸问答
图神经网络中的公平性问题是什么？
图神经网络中的公平性问题主要是指针对特定保护群体（如种族和年龄）产生的歧视性预测。
GFairHint方法是如何提高模型公平性的？
GFairHint方法通过辅助链接预测任务学习公平表示，并将其与原始GNN中的节点嵌入拼接，减少计算成本。
CAF框架在图学习中如何解决公平性问题？
CAF框架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，避免非现实反事实因素。
FairGI概念的核心内容是什么？
FairGI概念考虑了组公平性和组内个体公平性，通过个体之间的相似度矩阵实现组内个体公平性。
FairINV框架的主要优势是什么？
FairINV框架能够在单个训练会话中训练公平的GNN模型，适应多种敏感属性，显著提高公平性。
GMMD框架如何提高GNN模型的公平性？
GMMD框架考虑图平滑性和表示公平性，显著提高各种GNN模型的公平性，同时保持高精度。
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