Graph Fairness Learning under Distribution Shifts
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Li, Yibo, Wang, Xiao, Xing, Yujie, Fan, Shaohua, Wang, Ruijia, Liu, Yaoqi, Shi, Chuan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Graph Contrastive Invariant Learning from the Causal Perspective
par: Mo, Yanhu, et autres
Publié: (2024)
par: Mo, Yanhu, et autres
Publié: (2024)
Endowing Pre-trained Graph Models with Provable Fairness
par: Zhang, Zhongjian, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhongjian, et autres
Publié: (2024)
Less is More: on the Over-Globalizing Problem in Graph Transformers
par: Xing, Yujie, et autres
Publié: (2024)
par: Xing, Yujie, et autres
Publié: (2024)
Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs
par: Fan, Shaohua, et autres
Publié: (2021)
par: Fan, Shaohua, et autres
Publié: (2021)
A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs
par: Li, Yibo, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Yibo, et autres
Publié: (2023)
Towards Fair Graph Representation Learning in Social Networks
par: Zhang, Guixian, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Guixian, et autres
Publié: (2024)
Directed Acyclic Graph Structure Learning from Dynamic Graphs
par: Fan, Shaohua, et autres
Publié: (2022)
par: Fan, Shaohua, et autres
Publié: (2022)
FairACE: Achieving Degree Fairness in Graph Neural Networks via Contrastive and Adversarial Group-Balanced Training
par: Liu, Jiaxin, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Jiaxin, et autres
Publié: (2025)
BeMap: Balanced Message Passing for Fair Graph Neural Network
par: Lin, Xiao, et autres
Publié: (2023)
par: Lin, Xiao, et autres
Publié: (2023)
Graph Representation Learning via Causal Diffusion for Out-of-Distribution Recommendation
par: Zhao, Chu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Chu, et autres
Publié: (2024)
Towards Cohesion-Fairness Harmony: Contrastive Regularization in Individual Fair Graph Clustering
par: Ghodsi, Siamak, et autres
Publié: (2024)
par: Ghodsi, Siamak, et autres
Publié: (2024)
Simple Graph Condensation
par: Xiao, Zhenbang, et autres
Publié: (2024)
par: Xiao, Zhenbang, et autres
Publié: (2024)
HGOT: Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Optimal Transport
par: Liu, Yanbei, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yanbei, et autres
Publié: (2025)
CueGCL: Cluster-aware Personalized Self-Training for Unsupervised Graph Contrastive Learning
par: Li, Yuecheng, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Yuecheng, et autres
Publié: (2023)
Can Large Language Models Improve the Adversarial Robustness of Graph Neural Networks?
par: Zhang, Zhongjian, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhongjian, et autres
Publié: (2024)
A Survey of Data-Efficient Graph Learning
par: Ju, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Ju, Wei, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Graph Transformers with Hierarchical Distance Structural Encoding
par: Luo, Yuankai, et autres
Publié: (2023)
par: Luo, Yuankai, et autres
Publié: (2023)
Exploring the Potential of Large Language Models for Heterophilic Graphs
par: Wu, Yuxia, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yuxia, et autres
Publié: (2024)
When Graph Structure Becomes a Liability: A Critical Re-Evaluation of Graph Neural Networks for Bitcoin Fraud Detection under Temporal Distribution Shift
par: Maganti, Saket
Publié: (2026)
par: Maganti, Saket
Publié: (2026)
Bi-Level Graph Structure Learning for Next POI Recommendation
par: Wang, Liang, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Liang, et autres
Publié: (2024)
DisenSemi: Semi-supervised Graph Classification via Disentangled Representation Learning
par: Wang, Yifan, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yifan, et autres
Publié: (2024)
Generic Multimodal Spatially Graph Network for Spatially Embedded Network Representation Learning
par: Fan, Xudong, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Xudong, et autres
Publié: (2025)
Rethinking Node-wise Propagation for Large-scale Graph Learning
par: Li, Xunkai, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xunkai, et autres
Publié: (2024)
Towards Unbiased Federated Graph Learning: Label and Topology Perspectives
par: Wu, Zhengyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Zhengyu, et autres
Publié: (2025)
Federated Prototype Graph Learning
par: Wu, Zhengyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Zhengyu, et autres
Publié: (2025)
Representation Learning on Heterophilic Graph with Directional Neighborhood Attention
par: Lu, Qincheng, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Qincheng, et autres
Publié: (2024)
Towards Graph Foundation Models: Learning Generalities Across Graphs via Task-Trees
par: Wang, Zehong, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Zehong, et autres
Publié: (2024)
Beyond Redundancy: Information-aware Unsupervised Multiplex Graph Structure Learning
par: Shen, Zhixiang, et autres
Publié: (2024)
par: Shen, Zhixiang, et autres
Publié: (2024)
A Comprehensive Data-centric Overview of Federated Graph Learning
par: Wu, Zhengyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Zhengyu, et autres
Publié: (2025)
Towards Graph Prompt Learning: A Survey and Beyond
par: Long, Qingqing, et autres
Publié: (2024)
par: Long, Qingqing, et autres
Publié: (2024)
Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and Spectrum
par: Xu, Fan, et autres
Publié: (2023)
par: Xu, Fan, et autres
Publié: (2023)
GraphPrompter: Multi-stage Adaptive Prompt Optimization for Graph In-Context Learning
par: Lv, Rui, et autres
Publié: (2025)
par: Lv, Rui, et autres
Publié: (2025)
Graph Machine Learning in the Era of Large Language Models (LLMs)
par: Wang, Shijie, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Shijie, et autres
Publié: (2024)
P4GCN: Vertical Federated Social Recommendation with Privacy-Preserving Two-Party Graph Convolution Network
par: Wang, Zheng, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Zheng, et autres
Publié: (2024)
Hypergraph-enhanced Dual Semi-supervised Graph Classification
par: Ju, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Ju, Wei, et autres
Publié: (2024)
Chi-Square Wavelet Graph Neural Networks for Heterogeneous Graph Anomaly Detection
par: Li, Xiping, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiping, et autres
Publié: (2025)
Toward Scalable Graph Unlearning: A Node Influence Maximization based Approach
par: Li, Xunkai, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xunkai, et autres
Publié: (2025)
FedGTA: Topology-aware Averaging for Federated Graph Learning
par: Li, Xunkai, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xunkai, et autres
Publié: (2024)
A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges
par: Ju, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Ju, Wei, et autres
Publié: (2024)
Toward Effective Multimodal Graph Foundation Model: A Divide-and-Conquer Based Approach
par: Liu, Sicheng, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Sicheng, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Graph Contrastive Invariant Learning from the Causal Perspective
par: Mo, Yanhu, et autres
Publié: (2024) -
Endowing Pre-trained Graph Models with Provable Fairness
par: Zhang, Zhongjian, et autres
Publié: (2024) -
Less is More: on the Over-Globalizing Problem in Graph Transformers
par: Xing, Yujie, et autres
Publié: (2024) -
Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs
par: Fan, Shaohua, et autres
Publié: (2021) -
A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs
par: Li, Yibo, et autres
Publié: (2023)