グラフニューラルネットワークにおける公平性の確保 - 教師付きコントラスト正則化の活用

グラフデータの構造的バイアスを軽減し、公平性と性能のバランスを取るための新しいフレームワークを提案する。教師付きコントラスト損失と環境損失を導入し、コンテンツ情報と環境情報の分離を促進する。