Core Concepts
Graph Embeddings zur Bewältigung von Sampling-Bias in ökologischen Netzwerken.
Abstract
Graph Embeddings sind entscheidend für die Analyse großer Netzwerke.
GNNs sind in der Bioinformatik und Chemie beliebt.
Sampling-Bias beeinflusst die Struktur ökologischer Netzwerke.
Fairness-Konzepte aus der Soziologie können Sampling-Bias in der Ökologie adressieren.
Die HSIC-Metrik ermöglicht die Unabhängigkeit von kontinuierlichen Variablen.
Die Anwendung auf das Spipoll-Datenset zeigt Veränderungen im Verständnis ökologischer Netzwerke.
Stats
Wir adaptieren den Variational Graph Auto-Encoder für bipartite Graphen.
Die HSIC wird als Strafterm zur Unabhängigkeit der latenten Repräsentation verwendet.
Die Fairness des Modells wird durch den Schutz der Nutzererfahrung gewährleistet.
Quotes
"Graph Embeddings sind entscheidend für die Analyse großer Netzwerke."
"Die HSIC-Metrik ermöglicht die Unabhängigkeit von kontinuierlichen Variablen."