Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Luo, Zihan, Huang, Hong, Zhou, Yongkang, Zhang, Jiping, Chen, Nuo, Jin, Hai |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2406.03052 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Adversarial Attacks on Fairness of Graph Neural Networks
von: Zhang, Binchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Binchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
GFairHint: Improving Individual Fairness for Graph Neural Networks via Fairness Hint
von: Xu, Paiheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Paiheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FUGNN: Harmonizing Fairness and Utility in Graph Neural Networks
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairGU: Fairness-aware Graph Unlearning in Social Networks
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FairGC: Fairness-aware Graph Condensation
von: Gao, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gao, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FairGT: A Fairness-aware Graph Transformer
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MAPPING: Debiasing Graph Neural Networks for Fair Node Classification with Limited Sensitive Information Leakage
von: Song, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Concolic Testing on Individual Fairness of Neural Network Models
von: Huang, Ming-I, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Ming-I, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ComFairGNN: Community Fair Graph Neural Network
von: Sium, Yonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sium, Yonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Certified Defense on the Fairness of Graph Neural Networks
von: Dong, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Improving Fairness in Graph Neural Networks via Counterfactual Debiasing
von: Wo, Zengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wo, Zengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FairGP: A Scalable and Fair Graph Transformer Using Graph Partitioning
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SaGIF: Improving Individual Fairness in Graph Neural Networks via Similarity Encoding
von: Zhu, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is It Still Fair? Investigating Gender Fairness in Cross-Corpus Speech Emotion Recognition
von: Upadhyay, Shreya G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Upadhyay, Shreya G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Controllable Pareto Trade-off between Fairness and Accuracy
von: Du, Yongkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yongkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causally Fair Node Classification on Non-IID Graph Data
von: Dai, Yucong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Yucong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Testing Individual Fairness in Graph Neural Networks
von: Nasiri, Roya
Veröffentlicht: (2025)
von: Nasiri, Roya
Veröffentlicht: (2025)
FairACE: Achieving Degree Fairness in Graph Neural Networks via Contrastive and Adversarial Group-Balanced Training
von: Liu, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FairGSE: Fairness-Aware Graph Neural Network without High False Positive Rates
von: Ye, Zhenqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Zhenqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Fair Graph Neural Networks via Graph Counterfactual without Sensitive Attributes
von: Wang, Xuemin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xuemin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairSIN: Achieving Fairness in Graph Neural Networks through Sensitive Information Neutralization
von: Yang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairSample: Training Fair and Accurate Graph Convolutional Neural Networks Efficiently
von: Cong, Zicun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cong, Zicun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unraveling Privacy Risks of Individual Fairness in Graph Neural Networks
von: Zhang, He, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, He, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Equipping Federated Graph Neural Networks with Structure-aware Group Fairness
von: Cui, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cui, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhancing Fairness in Autoencoders for Node-Level Graph Anomaly Detection
von: Wang, Shouju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Shouju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FairNVT: Improving Fairness via Noise Injection in Vision Transformers
von: Tang, Qiaoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tang, Qiaoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Attacks on Node Attributes in Graph Neural Networks
von: Xu, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking Fairness-aware Graph Neural Networks in Knowledge Graphs
von: Sasaki, Yuya
Veröffentlicht: (2025)
von: Sasaki, Yuya
Veröffentlicht: (2025)
Bridging the Fairness Divide: Achieving Group and Individual Fairness in Graph Neural Networks
von: Zhan, Duna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhan, Duna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fair Graph Neural Network with Supervised Contrastive Regularization
von: Kejani, Mahdi Tavassoli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kejani, Mahdi Tavassoli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Is Your Model Fairly Certain? Uncertainty-Aware Fairness Evaluation for LLMs
von: Wang, Yinong Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yinong Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FairQuant: Certifying and Quantifying Fairness of Deep Neural Networks
von: Kim, Brian Hyeongseok, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Brian Hyeongseok, et al.
Veröffentlicht: (2024)
NeuFair: Neural Network Fairness Repair with Dropout
von: Dasu, Vishnu Asutosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dasu, Vishnu Asutosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairProof : Confidential and Certifiable Fairness for Neural Networks
von: Yadav, Chhavi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yadav, Chhavi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LiSA: Leveraging Link Recommender to Attack Graph Neural Networks via Subgraph Injection
von: Zhang, Wenlun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Wenlun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fair Bilevel Neural Network (FairBiNN): On Balancing fairness and accuracy via Stackelberg Equilibrium
von: Yazdani-Jahromi, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yazdani-Jahromi, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Query-Based and Unnoticeable Graph Injection Attack from Neighborhood Perspective
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Graph Neural Network Benchmarks: Towards Practical and Fair Evaluation
von: Ngo, Tran Gia Bao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ngo, Tran Gia Bao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Simple and Yet Fairly Effective Defense for Graph Neural Networks
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FnRGNN: Distribution-aware Fairness in Graph Neural Network
von: Park, Soyoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Soyoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Adversarial Attacks on Fairness of Graph Neural Networks
von: Zhang, Binchi, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
GFairHint: Improving Individual Fairness for Graph Neural Networks via Fairness Hint
von: Xu, Paiheng, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
FUGNN: Harmonizing Fairness and Utility in Graph Neural Networks
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FairGU: Fairness-aware Graph Unlearning in Social Networks
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
FairGC: Fairness-aware Graph Condensation
von: Gao, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)