推荐系统中基于图的方法缓解多方面的曝光偏差

Jul, 2021

A Graph-based Approach for Mitigating Multi-sided Exposure Bias in Recommender Systems

Masoud Mansoury, Himan Abdollahpouri, Mykola Pechenizkiy, Bamshad Mobasher, Robin Burke

TL;DR本文介绍了一种基于图形算法的后处理方法 FairMatch，可在推荐生成后改善物品和供应商的曝光公平性，实现多方利益相关方的公平效益最大化。在两个数据集上的一系列实验和与最新基线模型的比较表明，FairMatch 显著提高了曝光公平性和聚合多样性，同时保持了推荐的相关性水平。

Abstract

fairness is a critical system-level objective in recommender systems that has been the subject of extensive recent research. A specific form of f

发现论文，激发创造

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

介绍一种针对推荐系统中存在的偏见的一般性的基于图的算法 FairMatch，可在推荐生成后作为后处理方法来提高推荐的多样性和公平性，通过在推荐二分图上解决最大流问题来找到很少推荐但却是高质量的项目并将其添加到用户的最终推荐列表中。

May, 2020

在该研究中，我们开发了一种基于战略代理人的公平曝光优化动态排序方法，旨在解决推荐系统中的数据偏差和长尾物品可见性的问题。通过使用可微分的排序算子同时优化准确性和公平性，我们确保了推荐性能的同时增强了长尾物品的可见性，实验证明了该方法的有效性和优越性。

Jun, 2024

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

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

本文提出了一种用于动态公平学习的约束强化学习算法，通过将推荐问题建模为约束马尔可夫决策过程，以解决推荐系统中长期公平性的问题。实验结果表明，该算法在推荐性能、短期公平性和长期公平性方面均具有优越性。

Jan, 2021

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

本文通过使用多个推荐算法和音乐、电影两个领域的公开数据集，实证了推荐算法的内在流行度偏差以及这种偏差对用户和项目供应商等不同利益相关者的影响，并提出了从不同利益相关者的角度衡量推荐算法暴露偏差的度量方法。

Jun, 2020

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