通过偏差解耦实现公平性感知的图表示学习

《Information and Software Technology》：Fairness-aware graph representation learning through bias disentanglement

公平图神经网络通过分离敏感属性对全局和局部图信号的潜在影响，结合混合专家模型与公平对比学习框架，有效抑制偏见传播并提升预测性能。实验验证其在六类真实数据集上优于基线方法。

　　
本文针对图神经网络（GNN）在公平性方面的固有缺陷提出创新解决方案，系统性地重构了图数据公平表示的理论框架与实践路径。研究团队通过理论分析与实证验证相结合的方式，揭示了GNN模型中偏见传播的核心机制，并针对该机制提出了分层次、多模态的干预策略。

一、问题背景与挑战分析
当前GNN在社交招聘、信用评估等关键领域的应用暴露出严重偏见问题。以简历筛选为例，模型会无意识地将性别标签与工作能力进行错误关联，形成系统性歧视。这种偏差源于GNN处理图数据的独特方式：通过消息传递机制对节点特征进行聚合，而传统GCN架构在低频信息过滤时存在天然缺陷。研究显示，超过78%的现有公平性方法存在"滤波失效"现象，即在保留图结构全局特征的同时，无法有效截断敏感属性传播带来的高频噪声。

二、FairDT方法的核心创新
1. 谱多项式滤波的双重视角
该方法突破传统低频过滤器的局限，采用可调控谱特性的多项式滤波器组。通过控制滤波器阶数，在全局视角中保留图结构的大尺度特征（如社区划分、节点连接密度），同时在局部视角中捕捉高频率的异质性信息（如个体节点特征差异）。这种双通道设计使模型既能维持必要的预测能力，又能精准识别敏感属性带来的噪声。

2. 混合专家的去偏机制
构建包含全局专家与局部专家的混合架构，各专家独立处理对应视图的数据。全局专家专注于消除敏感属性与目标变量之间的统计关联，通过特征解耦技术将敏感信号分离；局部专家则针对小范围特征扰动进行微调，两者协同作用形成多层次的去偏效果。实验证明，这种分工机制相比单一专家模式能降低42.7%的敏感关联度。

3. 对比学习的动态平衡
创新性地将公平性约束融入对比学习框架，设计双分支编码器。在训练过程中，系统通过对比正样本（同属性不同敏感值）与负样本（异属性组合），动态调整特征空间分布。特别引入温度系数衰减机制，确保在提升公平性的同时保持足够的分类置信度，避免模型陷入过度保守状态。

三、技术实现的关键突破
1. 谱特性调控技术
开发基于Bessel函数的多项式滤波器生成算法，通过调节滤波器阶数（n=1,2,3）和截止频率（0.1-0.9），实现从全局到局部的渐进式特征提取。这种设计使模型在处理含噪声图数据时，能自动识别并抑制敏感属性相关的低频模式，同时保留高阶拓扑特征。

2. 双通道特征解耦
构建全局-局部双通道处理系统：全局通道采用三次多项式滤波器保留图结构的全局拓扑特征，局部通道使用五次多项式滤波器捕捉节点级细粒度信息。通过引入门控机制，实现敏感属性在两个通道中的差异化处理，有效分离"客观能力"与"敏感标签"的关联。

3. 自适应对比损失
提出动态对比损失函数，包含三重约束机制：
- 谱相似性约束：通过傅里叶系数匹配度控制全局一致性
- 局部特征保真度：确保节点级特征在去偏后的保留率不低于92%
- 灵敏度衰减机制：自动调节不同敏感属性对损失函数的贡献权重

四、实验验证与效果分析
在六个公开数据集（包含社交网络、生物医学等场景）上的对比实验显示：
1. 公平性指标（如平均绝对差异公平度）提升37.2%，达到SOTA水平
2. 预测精度损失控制在5%以内，其中医疗诊断数据集上准确率提升0.8%
3. 对抗攻击鲁棒性显著增强，模型在FGSM攻击下仍保持85%的公平性指标

关键实验发现包括：
- 多节点分类任务中，全局-局部双通道结构使模型对敏感属性的依赖降低68%
- 在动态谱滤波器参数调整时，最佳性能出现在滤波阶数n=3且截止频率0.45的组合
- 对比学习框架中的负样本采样策略，使跨群体特征区分度提升29%

五、理论贡献与实践意义
本研究首次系统论证了图数据中敏感属性传播的三阶段模型：初始关联（节点级）、拓扑强化（社区级）、预测固化（任务级）。通过构建数学表征的闭环反馈机制，实现了对偏见传播链路的精准阻断。

在实践层面，提出的模块化架构支持灵活部署：
- 全局处理模块可独立部署于分布式计算环境
- 局部专家网络支持定制化参数调整
- 对比学习框架兼容主流预训练模型

该成果为GNN的公平性提升提供了可复用的技术框架，特别是在医疗、金融等强监管领域具有重要应用价值。研究团队已开源代码库（GitHub链接），并计划扩展至时序图神经网络领域。

六、未来研究方向
1. 开发动态敏感属性识别机制，自动检测数据中的隐性偏见维度
2. 研究跨图域的公平迁移学习框架，解决数据稀缺问题
3. 构建公平性-效率联合优化模型，实现帕累托最优解

该研究标志着图数据公平性处理从经验调整走向理论指导的新阶段，为构建可信AI系统提供了重要技术支撑。