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Fairness in Graph Learning with Enhanced Machine Learning: A Review
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究系统分析了图学习与增强机器学习结合所带来的公平性挑战，揭示了复杂学习机制对模型公平性的影响，可能导致高风险应用中的歧视性结果，并探讨了提高GL-ML方法公平性的关键技术，为未来研究奠定基础。
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关键要点
- 本研究系统分析了图学习与增强机器学习结合所带来的公平性挑战。
- 复杂学习机制对模型公平性有显著影响，可能导致高风险应用中的歧视性结果。
- 探讨了提高GL-ML方法公平性的关键技术。
- 为未来在图学习中的公平性研究与创新奠定了坚实基础。
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