[論文レビュー] Biased Edge Dropout for Enhancing Fairness in Graph Representation Learning.

Indro Spinelli, Simone Scardapane+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 29, 2021

Advanced Graph Neural Networks参考文献 46被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、ヒトモリックなバイアスに起因する公平性の低下を是正することで、グラフ表現学習における公平性の劣化を緩和する、バイアス付きエッジドロップアウト手法FairDropを提案する。保護属性の差異に基づいてエッジを戦略的にドロップすることで、ノード埋め込みとリンク予測における公平性を向上させつつ、精度の低下を最小限に抑え、最先端の手法を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

Graph representation learning has become a ubiquitous component in many scenarios, ranging from social network analysis to energy forecasting in smart grids. In several applications, ensuring the fairness of the node (or graph) representations with respect to some protected attributes is crucial for their correct deployment. Yet, fairness in graph deep learning remains under-explored, with few solutions available. In particular, the tendency of similar nodes to cluster on several real-world graphs (i.e., homophily) can dramatically worsen the fairness of these procedures. In this paper, we propose a biased edge dropout algorithm (FairDrop) to counter-act homophily and improve fairness in graph representation learning. FairDrop can be plugged in easily on many existing algorithms, is efficient, adaptable, and can be combined with other fairness-inducing solutions. After describing the general algorithm, we demonstrate its application on two benchmark tasks, specifically, as a random walk model for producing node embeddings, and to a graph convolutional network for link prediction. We prove that the proposed algorithm can successfully improve the fairness of all models up to a small or negligible drop in accuracy, and compares favourably with existing state-of-the-art solutions. In an ablation study, we demonstrate that our algorithm can flexibly interpolate between biasing towards fairness and an unbiased edge dropout. Furthermore, to better evaluate the gains, we propose a new dyadic group definition to measure the bias of a link prediction task when paired with group-based fairness metrics. In particular, we extend the metric used to measure the bias in the node embeddings to take into account the graph structure.

研究の動機と目的

• 実世界のグラフにおいてヒトモリック性がバイアスを悪化させるという、公平性に配慮したグラフ表現学習における重要なギャップを埋める。
• 保護属性に基づくノードクラスタリングが、グラフニューラルネットワークにおける不公平な表現を引き起こすという課題に取り組む。
• モデル性能を損なわず、効率的かつ柔軟に適応可能な、プラグアンドプレイな公平性向上手法を開発する。
• グラフ構造を考慮した新しい二項群公平性指標を導入し、リンク予測タスクにおけるバイアス評価をより的確に行う。
• 調整可能なバイアス補正メカニズムを通じて、公平性と精度のバランスを柔軟に制御できる手法の柔軟性を示す。

提案手法

• 保護属性が類似するノード間のエッジを効果的に削除することで、ヒトモリック性に起因するバイアスを低減する、バイアス付きエッジドロップアウト戦略FairDropを提案する。
• ランダムウォークベースのノード埋め込みモデルやリンク予測用のグラフ畳み込みネットワークを含む、既存のグラフ学習フレームワークにFairDropを統合する。
• 下位のグループや不利な立場にあるグループのノードを接続するエッジを優先的にドロップする、微分可能で効果的なエッジドロップメカニズムを設計する。
• グループレベルの公平性指標に基づいて、エッジドロップ確率を動的に調整する公平性に配慮したサンプリング戦略を採用する。
• 標準的な公平性指標を拡張し、グラフ構造を組み込むことで、リンク予測タスクにおける公平性の評価を可能にする。
• バイアス補正の度合いを制御する調整可能なハイパーパrameterを用いて、無偏性と公平性バイアス付きのエッジドロップアウトの間を柔軟に補間可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実世界のグラフにおけるヒトモリック性は、グラフ表現学習における公平性にどのように悪影響を及えるか？
• RQ2 シンプルでプラグアンドプレイなエッジドロップアウトメカニズムは、モデル精度を著しく低下させることなく、公平性を効果的に向上させることができるか？
• RQ3 FairDropは、さまざまなグラフ学習タスクにおいて、公平性とパフォーマンスのバランスをどの程度うまく調整できるか？
• RQ4 提案された二項群公平性指標は、標準的な指標と比較して、リンク予測におけるバイアスをどのようにより的確に捉えられるか？
• RQ5 FairDropは、既存のグラフ学習パイプラインにおける他の公平性向上技術と効果的に組み合わせることができるか？

主な発見

• FairDropは、ノード埋め込みとリンク予測タスクの両方において、モデル精度のわずかな低下または顕著な低下なしに、公平性を著しく向上させた。
• 本手法は、ベンチマークとして用いられるグラフ学習タスクにおいて、既存の最先端の公平性ソリューションを上回る性能を発揮した。
• アブレーションスタディの結果、FairDropは公平性中心と無偏性中心のエッジドロップアウト戦略の間を柔軟に補間できることを確認した。
• 提案された二項群公平性指標は、リンク予測における構造的バイアスを効果的に捉えており、標準的な指標よりも洗練された評価が可能であることを示した。
• FairDropは、GCNやランダムウォークベースのモデルを含む多様なグラフ学習アーキテクチャと互換性があり、広範な適用可能性を示した。
• 本アルゴリズムは、多様な実世界のグラフデータセットにおいても高い性能を維持しており、その強靭さと適応性を実証した。