Siamak auf der PAKDD 2024 in Taipeh, Taiwan
28 Mai 2024
Unser externer Doktorand Siamak (Moderator, im Bild) hielt eine mündliche Präsentation unseres angenommenen Beitrags mit dem Titel „Towards Cohesion-Fairness Harmony: Contrastive Regularization in Individual Fair Graph Clustering“ von Siamak Ghodsi, Seyed Amjad Seyedi und Eirini Ntoutsi im Rahmen der Forschung -Track des PAKDD 2024. Dieses Paper war eine gemeinsame Arbeit mit Siamaks Master-Abteilung von der Abteilung für Computertechnik der Universität Kurdistan, Iran. In seinem Vortrag erörterte Siamak die Bedeutung von Fainress in Graph-Mining-Szenarien. Siamak wies auf die Prinzipien der individuellen vs. Gruppengerechtigkeit, ihre Auswirkungen, ihren Konflikt mit dem Partitionierungsnutzen und darauf hin, wie man Nutzengerechtigkeit beim unbeaufsichtigten Lernen effektiv abwägen kann. Anschließend ging er auf unseren interpretierbaren konstrativen Ansatz zur individuellen Gerechtigkeit ein und stellte unsere experimentellen Ergebnisse vor.
Weitere Details zu unserer Forschungsarbeit finden Sie unter dem folgenden Link, einschließlich des Papers, der Codes, der Implementierung und der Datensätze.