Fairness in Graph Learning with Enhanced Machine Learning: A Review

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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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