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KDDAIM：归因、解释、减轻数据不公平
数据收集中的历史性歧视对弱势群体和个体产生了影响。现有的公平机器学习研究主要致力于减轻模型预测中的歧视倾向，但对于如何追踪数据中存在的偏见却付出了较少的努力，尽管这对公平机器学习的透明度和可解释性非常重要。为了填补这一空白，我们研究了一个新
PDF21 days ago
反事实公平表达
在这项研究中，我们提出了一种使用所有可用特征进行训练的新算法，从理论和实证方面证明了使用该方法训练的模型能够满足 Counterfactual Fairness。
PDF8 months ago
在在线分配中平衡价格与数据质量以实现公平
本文探讨了在不观察个体保护属性的情况下，使用不同质量的数据源估算这些属性以降低公平惩罚的在线分配问题，并提出了一种在多臂赌博问题的框架下同时解决两个问题的算法，该算法可以适应多种不同的公平概念，并且在一些情况下可以学习使用的估计值。
PDFa year ago
双重约束公平聚类
本文探讨了公平聚类中两种最广泛的人口统计学表示公平概念，并表明了通过近似算法可实现同时满足两个约束条件的恒定近似解。此外，GF 和 DS 与其他基于距离的公平概念不兼容，并进行实验以验证理论发现。
PDFa year ago
一个集体决策序列的 Leximin 方法
本文分析了三种决策机制：轮流执行、最大 Nash 福利和 leximin，并考虑了比例公正性及其放宽的公正性概念。研究表明，在离线设置中，三种机制都不能保证比例或近似比例结果，因此引入了一种新的公正标准，并表明 leximin 机制的变体满
PDFa year ago
在学业表现预测中以等同几率为公平度量指标
本文旨在研究学术绩效预测系统中的公平性概念，发现基于学术绩效预测系统的 WYSIWYG 世界观和人群潜在的长期改善，平等赔率是最适合的公平概念。
PDF2 years ago
图挖掘中的公平性：一项调查
本文介绍了公平图挖掘领域中现有文献的全面和最新研究进展，提出了基于图的公平法则的新分类方法，并提出了促进公平性的现有技术的有组织的总结。还总结了该领域中广泛使用的数据集，并提供了对当前研究挑战和开放问题的见解，以鼓励跨越交流思想和进一步发展
PDF2 years ago
KDD量化算法不公平的统一方法：利用不平等指数测量个体和群体的不公平性
本文提出了一种将经济学中的不平等指数应用于算法不公平度量的框架，该框架可以同时量化个体和群体层面上的不公平，同时揭示了不同公平概念之间的权衡。
PDF6 years ago
具有顺序偏好的不可分配物品的公平分配
研究针对代理人与物体之间的离散分配问题，使用分数或随机分配的随机支配关系系统地定义了不同的比例公正和不嫉妒的概念，提出了多个公正概念并设计了多项式时间算法，扩展到不平等权利的情况，并且提出了一些公正概念，其中最优比例和最优弱比例是可取的。
PDF11 years ago