排名和推荐中的公平性：概述

Apr, 2021

Fairness in Rankings and Recommendations: An Overview

Evaggelia Pitoura, Kostas Stefanidis, Georgia Koutrika

TL;DR本文旨在介绍确保排名和推荐中的公平性所使用的定义、模型和方法的工具包，提供有关这一新颖、迅速发展和有影响力的领域的坚实框架，将相关方法并置并强调未来工作的开放挑战和研究路径。

Abstract

We increasingly depend on a variety of data-driven algorithmic systems to assist us in many aspects of life. Search engines and recommender systems amongst others are used as sources of information and to help us in making all sort of decisions from selecting restaurants and books, to

data-driven algorithmic systems fairness rankings recommendations open challenges

发现论文，激发创造

排名中的公平性：综述

本文对过去几年来有关将公平性要求纳入算法排名器的工作进行了系统概述，提供了跨学科的算法形式化和方法连接的广阔视角，并针对公平性增强干预分类架构描述了四个分类框架，并讨论了公平排序评估数据集和技术工作。我们还讨论了公平分数排序和公平学习排序的评估框架，并得出了有关公平排名方法评估的一系列建议。

Mar, 2021

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

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

公平排名：一篇批判性综述、挑战和未来方向

对在线平台中对个人、提供方或内容进行公正排序的 “公正排名” 研究文献进行了批判性概述，提出了更全面和以影响为导向的公正排名研究议程的前景，包括其他领域的方法论教训以及更广泛利益相关者社区在克服数据瓶颈和设计有效监管环境方面的作用。

Jan, 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

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

公平感知在线个性化

本文针对在线个性化设置中排名的公平性问题，从公平的机器学习模型开始，探讨了在线个性化如何导致模型不公平，并提出了一种基于正则化的方法来缓解机器学习中的偏差。

Jul, 2020

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

通过两两比较实现推荐排序中的公平性

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

排名公平性

该研究提出了一种概念和计算框架，允许确定排名的公平性限制，并发展出高效的算法，以最大化用户效用且确保满足特定的公平概念。

Feb, 2018