demographic parity | BriefGPT

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WWW利用因果效应估计的凸公平约束模型
本文通过使用因果效应估计器，利用倾向得分分析，提出了一种名为 FairCEEs 的新模型，该模型可以在保持解释偏差的同时消除歧视。经过实验证明，FairCEEs 在回归和二分类任务中的效果优于既考虑歧视又考虑解释偏差的现有模型。
PDF4 years ago
通过解缠来实现灵活公平的表示学习
该研究论文探讨了学习表示方法和多个敏感属性之间实现群体和子群体公平性的方法，通过提出一种算法来实现紧凑立体的数据表示，该算法可以灵活地进行公平性调整，同时不需要使用敏感属性进行推理，拥有较好的分类效果。
PDF5 years ago
KDD面向搜索和推荐系统的公正排序技术及其在领英人才搜索中的应用
该研究提出了一种评估和降低个人排名算法偏差的框架，旨在实现公平性标准，通过 LinkedIn Talent Search 在线 A/B 测试并部署在全球 LinkedIn Recruiter 用户中，实现公平和商业指标的协调提高，有助于招聘
PDF5 years ago
数学概念与人类对公平的感知：机器学习中公平的描述性方法
本研究在于确定机器学习模型应用在社会领域中哪种公平性定义最为合适，通过自适应实验发现，人们普遍倾向于使用最简单的数学公式 —— 人口平等来衡量公平性。
PDF5 years ago
从公平决策到社会平等
本文研究了在智能决策系统中公平性的一个重大问题，即如何在决策过程中考虑人口的长期影响。我们提出了一个简单却深入的模型，它将考虑到人员选择以及政策对群体资格的影响力，重点研究肯定行动的形式主义。我们的研究明确了这个制约政策对于旨在实现平衡的肯
PDF6 years ago
在不同世界观下避免不公平放大
通过对四种竞争性的群体非歧视定义：人口平等、等候平等、预测平等、校准；的数学比较，我们研究了不同世界观下，每个定义的属性，指出了不同的世界观需要不同的公平定义，并且界定了一个与更真实的世界观对应的新的公平概念。
PDF6 years ago
公平性生成对抗网络
本文介绍了公平 GAN，一种生成数据集的方法，这个数据集类似于给定的多媒体数据集，但在分配决策中对受保护属性更公平。我们提出了一种新颖的辅助分类器 GAN，力求实现人口统计学公平或机会平等，并在几个数据集上展示了实证结果，包括名人面孔属性
PDF6 years ago
KDD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。
PDF6 years ago