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上传时间: 2021-03-22
详细说明：InFoRM：图挖掘中的个人公平
这是InFoRM的Python实现：针对PageRank，频谱聚类和LINE任务的图挖掘中的个体公平性，如我们的论文所述：
姜健，何静瑞，罗斯·麦奇耶夫斯基，杭航通。 。 在第26届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集中，第379-389页。 2020（KDD 2020）。
要求
python 3（> 3.7）
麻木
科学的
斯克莱恩
网络
数据
我们在data文件夹中提供论文中使用的data 。 看看load_graph.py供您参考。
在演示中，我们加载PPI数据集。
楷模
我们在method文件夹中提供了三种互斥的去偏置方法：
debias_graph.py ：消除输入图的偏斜。 可以随意重写__init__()和fit()函数来消除您自己的方法的偏差。
debias_model.py ：消除采矿模型的偏见。 可以随意重写_
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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