个性化推荐系统的基于偏好公平性的在线认证

AAAIApr, 2021

个性化推荐系统的基于偏好公平性的在线认证

Online certification of preference-based fairness for personalized recommender systems

Virginie Do, Sam Corbett-Davies, Jamal Atif, Nicolas Usunier

TL;DR本论文介绍了如何针对个人偏好进行推荐系统的公平性审核，提出了一种以多臂赌博机为基础的高效算法，并在现实数据集上进行了实验和研究。

Abstract

recommender systems are facing scrutiny because of their growing impact on the opportunities we have access to. Current audits for fairness are limited to coarse-grained parity assessments at the level of sensiti

recommender systems fairness envy-freeness multi-armed bandits user preferences

发现论文，激发创造

推荐中的个性化对抗公平性

本文提出了一个通过对抗学习生成独立于特征的用户嵌入来实现反事实公平的框架，从而使推荐系统能够为用户实现个性化的公平性。实验表明，该方法可以为用户生成更加公正且具有良好推荐效果的推荐结果。

May, 2021

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

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

CPFair：用于推荐系统的个性化消费者和生产者公平重排

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

消费者和生产者群体公平优化的个性化框架：在推荐系统中

近年来，人们越来越认识到，当机器学习算法用于自动化决策时，它们可能会对个人或群体造成不公平待遇，涉及法律、道德或经济方面的问题。本文提出了一个名为 CP-FairRank 的基于优化的重新排序算法，它在综合目标框架中无缝地集成了消费者和生产者双方的公平性约束，具有普适性，并且能够根据群体细分、推荐模型选择和领域的不同情况考虑不同的公平设置，改善消费者和生产者的公平性而不会明显影响整体推荐质量，从而展示算法在避免数据偏见方面的作用。

Feb, 2024

推荐系统中的用户公平性

本文提出并探讨了用户公平性的概念，研究了两个多样化算法，发现仅追求多样性的推荐会导致用户间的不公平现象。

Jul, 2018

面向用户的推荐公平性

本文基于用户视角，探讨推荐系统中存在的不公平问题，提出使用重新排序的方法来减轻推荐系统在活跃用户和非活跃用户之间的质量偏差问题，从而提高系统的公平性和整体推荐性能。

Apr, 2021

推荐系统中以用户为导向的公平性的普适性实验

研究在推荐系统中的公平性问题，提出一种基于用户为导向的公平性重排框架来缓解基于排名的不公平行为，发现不同用户组的定义在算法的有效性和特定排名模型的性能改进方面起到至关重要的作用。

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

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