انصاف در یادگیری گراف تقویت‌شده با یادگیری ماشین: یک بررسی

این بررسی، پیشرفت‌ها در تکنیک‌های انصاف برای سیستم‌های یادگیری گراف تقویت‌شده با یادگیری ماشین (ML) را ترکیب می‌کند و به سوگیری‌های ناشی از ساختارهای گراف، ویژگی‌های گره‌ها و طرح‌های الگوریتمی می‌پردازد. در زیر یک مرور ساختاریافته از روش‌شناسی‌های کلیدی، چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده آمده است:

1. یادگیری گراف سنتی در مقابل GL-ML

* یادگیری گراف سنتی: بر انصاف در الگوریتم‌های گراف مرسوم (مثلاً GNNها) از طریق روش‌های پیش‌پردازش، آموزش در حین یا پس‌پردازش تمرکز دارد [2][6].

- محدودیت‌ها: با سوگیری‌های تقویت‌شده توسط تجمیع همسایه‌ها مشکل دارد و فاقد سازگاری با وظایف پویا یا بین دامنه‌ای است [1][4].

* یادگیری گراف تقویت‌شده با ML (GL-ML): تکنیک‌های ML (مثلاً یادگیری مقابله‌ای، تقطیر دانش) را برای افزایش انصاف ادغام می‌کند و در عین حال به چالش‌های مقیاس‌پذیری و بین دامنه‌ای می‌پردازد [1][5].

۲. تکنیک‌های کلیدی انصاف در GL-ML

الف. یادگیری مقابله‌ای برای کاهش سوگیری

- FCLCA: گراف‌های خلاف واقع را از طریق تقویت ساختاری تولید می‌کند و از آموزش تخاصمی برای تفکیک ویژگی‌های حساس استفاده می‌کند و انصاف را در تعبیه گره‌ها بهبود می‌بخشد [1].

- FDGNN: با اصلاح ماتریس‌های مجاورت، ویژگی‌های حساس را جدا می‌کند و در عین حال ساختار گراف را حفظ می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که پیش‌بینی‌ها بر ویژگی‌های غیر حساس متکی هستند [1].

ب. تقطیر دانش بدون داده‌های حساس

- FairGKD: "متخصصان" انصاف را بر روی داده‌های جزئی (ویژگی‌ها/توپولوژی) آموزش می‌دهد و دانش آنها را در یک مدل دانش‌آموز تقطیر می‌کند و بدون نیاز به برچسب‌های جمعیتی، انصاف و سودمندی را متعادل می‌کند [1].

ج. نوآوری‌های معماری

- FMP (انتقال پیام منصفانه): با همسو کردن نمایش‌های گروه‌های جمعیتی پس از تجمیع، سوگیری را در طول انتشار رو به جلوی GNN به صراحت کاهش می‌دهد [3].

د. استراتژی‌های اصلاح گراف

- پراکندگی: حذف گره/یاخته را در بین گروه‌ها از طریق نمونه‌گیری تصادفی، طبقه‌بندی‌شده یا وزن‌دهی‌شده بر اساس کلاس متعادل می‌کند [4].

- افزایش داده‌های مصنوعی: گره‌ها/یاخته‌های مصنوعی را برای اصلاح نمایش کمتر از حد معمول تولید می‌کند و عدالت را بدون تحریف توپولوژی گراف بهبود می‌بخشد [4].

3. معیارهای ارزیابی

- سطح گراف: برابری جمعیتی را در کل گراف اندازه‌گیری می‌کند [2].

- سطح همسایگی: عدالت را در ساختارهای محلی (مثلاً هموفیلی) ارزیابی می‌کند [2].

- سطح جاسازی/پیش‌بینی: سوگیری در نمایش‌های پنهان یا خروجی‌های وظیفه را ارزیابی می‌کند [2][6].

4. چالش‌ها

- کیفیت داده‌ها: گراف‌های سوگیرانه یا پراکنده، تلاش‌های عدالت را تضعیف می‌کنند [1][4].

- مقیاس‌پذیری: روش‌های تقویت‌شده با یادگیری ماشین (مثلاً GNNها) در گراف‌های میلیاردی با محدودیت‌های حافظه مواجه هستند [1].

- شکاف‌های ارزیابی: فقدان معیارهای یکپارچه برای مقایسه بده‌بستان‌های انصاف-سودمندی [7].

5. مسیرهای آینده

- نمودارهای پویا: تطبیق تکنیک‌های انصاف برای داده‌های زمانی یا جریانی [1].

- حاکمیت اخلاقی: توسعه چارچوب‌هایی برای پاسخگویی در سیستم‌های GL-ML چندعاملی [5].

- زیان‌های غیرقابل تمایز: گسترش روش‌های بهینه‌سازی برای مدیریت محدودیت‌های پیچیده انصاف [1].

نتیجه‌گیری

GL-ML یادگیری گراف سنتی و ML مدرن را برای پرداختن به چالش‌های انصاف از طریق تکنیک‌هایی مانند یادگیری مقابله‌ای، تقطیر دانش و نوآوری‌های معماری، به هم پیوند می‌دهد. در حالی که پیشرفت مشهود است، دستیابی به سیستم‌های مقیاس‌پذیر، شفاف و اخلاقی نیازمند معیارهای استاندارد، مقیاس‌پذیری بهبود یافته و همکاری بین رشته‌ای است.

**Key References**:

- FCLCA and FDGNN[1]

- FairGKD[1]

- FMP architecture[3]

- Sparsification/augmentation[4]

- Evaluation metrics[2][6]

[1] https://arxiv.org/html/2504.21296v1

[2] https://arxiv.org/abs/2307.03929

[3] https://arxiv.org/abs/2312.12369

[4] https://openreview.net/pdf/71ef2ad9cf9fecc3736628f1f38cea9b4652b347.pdf

[5] https://arxiv.org/abs/2504.21296

[6] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3649142