Homophily-aware Supervised Contrastive Counterfactual Augmented Fair Graph Neural Network

Este trabalho propõe um novo modelo para treinar Redes Neurais Gráficas (GNNs) sensíveis à justiça, aprimorando o framework CAF. A abordagem utiliza uma estratégia de treinamento em duas fases, editando o grafo para ajustar a homofilia e integrando perdas contrastivas e ambientais modificadas para melhorar a predição e a justiça.