研究算法公平性在组合算法中的应用， 创造公平组合算法示范出了一些情况，特别是研究了个体公正性和群体公正性定义下的组成的影响。

Jun, 2018

本研究提出了一套度量算法公平性关注的新型指标，基于随机实验的成对比较来衡量公平性，建立了新的规则化器，促进了模型训练和推荐系统的公平性。

Mar, 2019

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

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

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

本研究提出使用基于概率编程语言的混合公平意识推荐系统，以多个用户 - 用户和物品 - 物品相似性度量、内容和人口统计信息实现高效准确的推荐，同时解决了推荐偏见问题。与最先进的公平推荐系统相比，实验结果表明，我们的模型可以提供更准确、更公平的推荐。

Sep, 2018

本文提出了一种基于优化的重新排序方法，该方法在联合目标框架中无缝集成了来自消费者和生产者方面的公平性约束，并经过 8 个数据集的大规模实验证明，我们的方法能够提高消费者和生产者的公平性，同时不会降低总体的推荐质量。

Apr, 2022

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

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。

Jul, 2017

研究推荐系统中的曝光公平性，提出了一种从消费者和生产者双方角度建模的公平度量，以缓解除了个体用户和物品的不公平之外的更系统性的偏见，进一步研究了曝光公平性维度之间的关系并演示了如何将随机排序策略优化为这些公平目标。

Apr, 2022