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TOOL · CL_223263 · Aug 28 · 04:00

新的SF-GNN框架增强了图神经网络的公平性

研究人员开发了一个名为用于公平图神经网络的子图过滤（SF-GNN）的新框架，以解决图神经网络中的公平性问题。该方法旨在通过在消息传递过程中识别并选择性地降低或移除易产生偏见的边来减轻结构性偏见。在基准数据集上的实验表明，SF-GNN在保持具有竞争力的预测性能的同时提高了公平性，比现有的公平感知GNN方法提供了更好的权衡。