图神经网络公平性提升新方法：基于联合稀疏化的FS-GNN框架

研究人员针对图神经网络(GNN)在敏感属性(如性别、种族)上存在的预测偏差问题，提出了Fair Sparse GNN(FS-GNN)框架。该研究通过联合稀疏化输入图和模型架构，在Pokec-z数据集上将统计差异(ΔSP )从7.94降至0.6，同时保持预测准确性，计算量减少24%-67%。这项工作为开发公平高效的图学习方法提供了新思路。

　　

在人工智能技术迅猛发展的今天，图神经网络(GNN)已成为分析社交网络、金融交易网络等复杂关系数据的利器。然而，这些"聪明"的算法却暗藏着一个令人担忧的问题——它们会像海绵一样吸收并放大数据中存在的性别、种族等敏感属性偏见。当GNN被用于就业推荐、信贷评估等关键决策时，这种偏见可能导致系统性歧视，比如更倾向于将男性与工程师职业关联、女性与服务行业关联。

现有解决方案往往"头痛医头、脚痛医脚"：要么只修改输入图结构，要么仅在模型目标中加入公平约束。但偏见实际上来自"双源头"——既有图结构中的偏见连接，也有模型参数中的歧视模式。更棘手的是，实验显示，即便对图结构或模型架构做微小改动，公平性指标也会剧烈波动，说明这两个因素是深度交织的。

针对这一挑战，研究人员创新性地提出了Fair Sparse GNN(FS-GNN)框架。其核心思想是：通过联合稀疏化输入图和模型架构，剪除带有偏见的边和参数，保留真正与任务相关的特征和模式。就像修剪树木一样，剪去偏见的"病枝"，让模型生长出更公平的"新芽"。

研究团队采用了一种创新的联合公平GNN稀疏化(JFGS)方法。他们在图结构和网络权重上分别设置掩码m_g
和m_θ
，通过精心设计的损失函数进行优化。其中，稀疏化损失鼓励去除信息量少的边和权重，公平性损失则确保不同群体间的预测一致性。算法采用迭代式稀疏化，逐步增加稀疏度，在每轮迭代中重置网络权重重新训练，最终选择公平性最佳的模型。

在技术方法上，研究主要采用了：1)基于L1正则化的联合稀疏化策略；2)统计差异(Δ_SP
)和机会均等(Δ_EO
)双指标评估；3)动态图模拟技术；4)跨五种基准数据集(GCN、GAT、GIN三种架构)的系统验证；5)计算效率(FLOPs)量化分析。

研究结果方面：

3.2.1 联合公平GNN稀疏化(JFGS)
实验证明，单独稀疏化图数据或网络架构都能提升公平性，但联合稀疏化效果最佳。在Recidivism数据集上，联合方法使GIN的Δ_SP
相对降低44.88%，而单独稀疏化图或网络仅能获得27.17%和35.17%的改善。

4.4 稀疏化效果
极端稀疏化虽能提高公平性，但会牺牲预测准确性。最佳平衡点出现在中等稀疏度时，如Pokec-z数据集上GIN在数据密度95%、权重密度80%时达到最优。

4.5 与现有方法对比
FS-GNN在多数情况下优于FairGNN、EDITS等方法。如在Pokec-z上，FS-GIN将Δ_SP
从7.94降至0.6，降幅达92.4%，同时ROC-AUC仅下降1.2个百分点。

4.7 超参数研究
发现较大初始偏差的数据集(如Credit Default)需要更高公平权重α(2e^-1
)，而密集图适合较小图稀疏系数γ₁
(1e^-6
)。

4.8 计算效率
FS-GNN显著降低计算开销，在Facebook100数据集上，FS-GCN减少FLOPs达67.17%，在Twitch上FS-GAT减少68.25%。

4.10 稀疏度影响
随着稀疏度增加，公平性先升后降，呈现倒U型曲线。最佳稀疏度因数据集而异，需通过实验确定。

这项研究的创新价值体现在三个方面：首先，首次系统论证了联合稀疏化对GNN公平性的提升作用，突破了传统单点改进的局限；其次，提出的FS-GNN框架在保持预测性能的同时，显著降低了计算复杂度，这对资源受限的实际应用场景尤为重要；最后，研究揭示了图规模与最佳稀疏度的关联规律，为不同规模图的公平化处理提供了指导。

当然，研究也存在一些局限，比如对超参数调优的依赖，以及在大规模图上的计算开销问题。未来的研究方向包括开发更高效的稀疏化算法、探索与其他公平性概念的结合，以及在动态图场景中的扩展应用。

这项发表于《Neurocomputing》的工作，为构建更公平、更高效的图神经网络提供了重要方法论，对于推动AI公平性研究具有深远意义。特别是在金融风控、社交推荐等敏感领域，FS-GNN框架有望成为平衡技术效能与社会责任的有力工具。