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一切节点不相等：GNN 的节点特定层聚合和过滤
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图神经网络（GNNs）在预测属性图中节点标签的关键人类应用中越来越常见。研究者提出了两种新的干预方法，通过减少受保护群体和非受保护群体之间的可分性以及基于黑盒策略更新模型预测来最小化人口群体之间的误差率差异。实验结果表明，这些干预方法提供了细粒度的控制，并在正确预测受保护群体节点的正向结果时提高了模型的置信度。
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关键要点
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图神经网络（GNNs）在预测属性图中节点标签的应用越来越普遍。
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GNNs 可能加剧数据中的偏见或引入新的偏见，尤其是对保护性人口群体。
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需要量化 GNNs 的偏见程度及其减轻有害效应的能力。
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提出了两种新的干预方法：PFR-AX 和 PostProcess，旨在减少受保护群体和非受保护群体之间的可分性。
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这两种方法通过更新模型预测来最小化人口群体之间的误差率差异。
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通过对四个数据集的实验，评估了这些方法的效果，并与先进的 GNN 模型进行对比。
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结果表明，没有单一干预能提供最佳权衡，但 PFR-AX 和 PostProcess 提供了细粒度控制，并提高了模型对受保护群体节点的预测置信度。
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