修正标签与拓扑双重偏差
通过识别真实反事实样本并引入公平感知的消息传递，同时缓解标签偏差和拓扑偏差，实现全面公平的图神经网络。
Zichong, Wang · Meikang, Qiu · Min, Chen · Malek Ben, Salem · Yao, X. · Zhang, Wenbin
Knowledge and Information Systems 2024
通过在图结构中识别真实存在的反事实样本，避免生成虚假或不可信的反事实数据，使公平性干预更可靠。
从因果分析的角度定位并纠正标签中的偏差来源，而不是简单地将所有歧视归咎于敏感属性。
引入多频率聚合的消息传递框架，专门针对拓扑偏差进行修正，让节点表示不再因图结构而放大不公平。