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GNNUERS: Explaining Unfairness in GNNs for Recommendation via Counterfactual Reasoning


Core Concepts
GNN-based algorithm uncovers user unfairness explanations in recommendation systems through counterfactual reasoning.
Abstract
The article introduces GNNUERS, a novel algorithm focusing on fairness and explainability in recommendation systems. It leverages counterfactual methods to discover user unfairness explanations by perturbing the graph's topological structure. The perturbation vector is optimized to minimize utility disparity across demographic groups. Key highlights include: Introduction of GNNUERS algorithm for fairness explanation in GNNs. Utilization of counterfactual reasoning to identify user unfairness explanations. Perturbation mechanism altering the bipartite graph to uncover disparities. Evaluation based on real-world datasets from movie, music, grocery, and insurance domains. Analysis of graph topological properties like degree, density, and intra-group distance for insights into unfairness.
Stats
GNNUERS updates the perturbation vector such that the removed user-item interactions from the graph lead the trained GNN to generate fairer recommendations. Experiments on real-world graphs show that GNNUERS can systematically explain user unfairness on state-of-the-art GNN-based recommendation models. Our method focuses on explaining unfairness at the model level rather than individual interactions.
Quotes

Key Insights Distilled From

by Giacomo Medd... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.06182.pdf
GNNUERS

Deeper Inquiries

質問1

GNNUERSは、摂動プロセス中に導入される潜在的なバイアスに対処するために、いくつかの方法を採用しています。まず第一に、グラフのトポロジー特性を考慮してエッジを選択することで、モデルが不公平な結果を生成する可能性がある特定のユーザー-アイテム間相互作用を明らかにします。さらに、勾配無効化という手法を使用して、保護されたグループから見た視点だけでなく非保護されたグループからも最適化が行われるよう調整しました。これにより、削除されるエッジは非保護されたグループがより高い推薦効用を享受することへ導く傾向があります。

質問2

GNNUERSは他の機械学習アプリケーションでの公平性向上へ多岐にわたる影響を持ちます。まず第一に、GNNUERSは不公平性解釈タスク全体レベルで実施し、「提供者側」や「サービスプロバイダー」など幅広い利害関係者がモデルの公正性改善方法や洞察情報を得られるよう支援します。このアプローチは他の分野でも応用可能であり、「提供者側」と「利用者側」両方からみて重要です。

質問3

グラフトポロジー特性から得られる洞察は推薦システム内部および外部で公平性考慮事項を強化する上で重要です。例えば、「次数(DEG)」や「密度(DY)」、「群内距離(IGD)」といった特徴量は推薦システム内部および各デモグラフィック・グループ間の関連付けやパターン理解等役立ちます。「次数(DEG)」や「密度(DY)」等属性値変動分析では不均衡発生源追及時有益です。「群内距離(IGD)」等属性値変動分析では各デモグラフィック・グループ間顕在的差異理解時有益です。
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