کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Link prediction is a crucial task in network analysis, but it has been shown to be prone to biased predictions, particularly when links are unfairly predicted between nodes from different sensitive groups. In this paper, we study the fair link prediction problem, which aims to ensure that the predicted link probability is independent of the sensitive attributes of the connected nodes. Existing methods typically incorporate debiasing techniques within graph embeddings to mitigate this issue. However, training on large real-world graphs is already challenging, and adding fairness constraints can further complicate the process. To overcome this challenge, we propose FairLink, a method that learns a fairness-enhanced graph to bypass the need for debiasing during the link predictor's training. FairLink maintains link prediction accuracy by ensuring that the enhanced graph follows a training trajectory similar to that of the original input graph. Meanwhile, it enhances fairness by minimizing the absolute difference in link probabilities between node pairs within the same sensitive group and those between node pairs from different sensitive groups. Our extensive experiments on multiple large-scale graphs demonstrate that FairLink not only promotes fairness but also often achieves link prediction accuracy comparable to baseline methods. Most importantly, the enhanced graph exhibits strong generalizability across different GNN architectures.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی پیوند یک کار مهم در تجزیه و تحلیل شبکه است ، اما نشان داده شده است که مستعد پیش بینی های مغرضانه است ، به ویژه هنگامی که پیوندها به طور ناعادلانه بین گره های گروه های حساس مختلف پیش بینی می شوند.در این مقاله ، ما مسئله پیش بینی پیوند منصفانه را بررسی می کنیم ، که هدف آن اطمینان از احتمال پیوند پیش بینی شده مستقل از ویژگی های حساس گره های متصل است.روشهای موجود به طور معمول تکنیک های debiasing را در تعبیه های نمودار برای کاهش این مسئله درج می کنند.با این حال ، آموزش در مورد نمودارهای بزرگ در دنیای واقعی در حال حاضر چالش برانگیز است و اضافه کردن محدودیت های انصاف می تواند روند را بیشتر پیچیده کند.برای غلبه بر این چالش ، ما Fairlink را پیشنهاد می کنیم ، روشی که یک نمودار تقویت شده از انصاف را برای دور زدن نیاز به debiasing در طول آموزش پیش بینی کننده پیوند می آموزد.Fairlink با اطمینان از اینکه نمودار پیشرفته از یک مسیر آموزشی شبیه به نمودار ورودی اصلی پیروی می کند ، دقت پیش بینی پیوند را حفظ می کند.در همین حال ، با به حداقل رساندن تفاوت مطلق در احتمال پیوند بین جفت گره در همان گروه حساس و آنهایی که بین جفت های گره از گروههای حساس مختلف وجود دارد ، انصاف را افزایش می دهد.آزمایش های گسترده ما در چندین نمودار در مقیاس بزرگ نشان می دهد که Fairlink نه تنها باعث افزایش انصاف می شود بلکه اغلب به دقت پیش بینی پیوند می رسد که قابل مقایسه با روش های پایه است.از همه مهمتر ، نمودار پیشرفته ، قابلیت تعمیم قوی در معماری های مختلف GNN را نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
