推荐系统的多方公平性

Jul, 2017

Multisided Fairness for Recommendation

Robin Burke

TL;DR本文探讨了机器学习中公平性的问题，并将公平性概念扩展到了推荐系统中。在某些推荐场景中，公平性是一个多面向的概念，需要考虑多个个体的公平性。在此基础上，我们提出了一种分类方法来设计公平感知的推荐系统并给出了可能的架构。

Abstract

Recent work on machine learning has begun to consider issues of fairness. In this paper, we extend the concept of fairness to

machine learning fairness recommendation multisided concept recommender systems

发现论文，激发创造

多利益相关者推荐及其与多方公平性的关联

本文研究了多利益相关者推荐的公平性问题，定义了多利益相关者推荐系统的不同类别，并讨论了在此类系统中不同的公平性问题。

Jul, 2019

推荐系统公平性调查

本文对超过 60 篇发表于顶级会议 / 期刊的论文进行了综述，探讨了在推荐系统中公正性的挑战以及该主题的定义和分类，同时对公正性的度量、公正方法以及未来研究方向进行了评述。

Jun, 2022

推荐公正性：一项调查

这篇论文系统地概述了推荐系统公平性的研究现状和挑战，介绍了现有的公平性定义分类、公平性提高技术和用于公平研究的数据集。

May, 2022

通过个性化重新排序实现机会主义多方面公平

研究人员提出了一种重新排名的方法，通过学习多个公平维度的个人偏好，增强了建议结果的公平性。这种方法可以更好地平衡准确性和公平性。

May, 2020

公平感知的推荐系统综述

调查了公平推荐系统的现有方法和实践，包括概念，分类，评估和影响，旨在提高推荐系统的可信度、减少偏见和提高公平性，继而促进公平感知型推荐系统的发展。

Jun, 2023

推荐系统中的消费者公平性：方法和评估的系统调查

本文为乘用侧公平在推荐系统中的研究提供了系统的概览和讨论，并提出了一种基于高级公平解释的新型分类方法，用于对研究及其提出的公平评价指标进行分类，最后提出了该领域未来的一些方向建议。

May, 2023

推荐系统中的公平性：研究现状和未来方向

通过审查超过 150 篇学术出版物，本文综述了公平性的基本概念及其如何在目前的研究中操作化的概述，并发现在计算机科学的许多研究作品中，具体问题都存在抽象的操作化，缺少跨学科的讨论，这些观察要求开展更多的跨学科研究来更全面地解决公平性在推荐中的问题。

May, 2022

多智能体社会选择下的动态公平推荐

在个性化推荐背景下的算法公平性面临着与分类任务中不同的挑战。本文提出了一种多人利益相关社会选择问题的形式化模型，将推荐公平性表述为一个分配和聚合问题的结合，并提出了一些新的推荐技术。

Mar, 2023

非个性化推荐中的双边公平性

本文探讨了作为全球推荐系统一部分的非个性化（全局）新闻媒体平台中的两个特定的公平性问题，即用户公平和组织公平。作者测试了社会选择理论中不同的投票规则，并提出了一种偏见度量标准，以度量推荐文章集的总体意识形态偏见。作者发现，尽管投票规则在用户方面表现更好，但它们表现出很高的偏见值，显然不适合平台的组织要求。因此，需要建立一个综合机制以紧密地联系用户公平和组织公平的理念。

Nov, 2020

双边市场公平性框架

本文提出了一个端到端框架来实现市场机器学习系统的公平性，并扩展了先前的工作以开发一个优化框架，旨在解决市场的源端和目的端以及问题的动态方面的公平性约束，该框架足够灵活，以适应不同公平性定义，并可在非常大的规模环境中实现，并通过模拟展示了我们方法的有效性。

Jun, 2020