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具有群组成员身份不确定性集合的鲁棒公平聚类
我们研究了典型的公平聚类问题，其中每个聚类被约束为每个群组的人口级别表达。尽管引起了很大的关注，但对于每个点的群组成员资格的不完全知识的显著问题仅仅是肤浅地得到解决。在本文中，我们考虑了分配的群组成员资格存在误差的情况。我们引入了一个简单且
PDFa month ago
通过非披露代理实现平衡过滤
本研究旨在解决群体成员身份不可用或不被允许使用时，非披露性地收集与敏感群体平衡的数据样本的问题，并通过采用公平性流程视角和使用少量标记数据训练代理函数来实现。
PDFa year ago
AAAI具有概率群的分布鲁棒优化
本文提出了一种新的概率组成员身份的框架 PG-DRO，以解决现代机器学习模型易受特定样本组内平均相关性的干扰的问题，通过考虑软组成员身份而不是硬组注释，该框架可以灵活生成组概率，从而更好地适应样本组成员身份模糊的情况，并在图像分类和自然语言
PDFa year ago
关于复杂网络的推理：一种逻辑编程方法
本文提出了一种基于逻辑程序的形式化语言 MANCaLog，该语言满足了前人提出的关于在复杂网络中进行推理的建议，重点研究了社交网络中确定组成员身份的问题，并提出了一种方法来达到更好的社交网络挖掘效果。
PDF2 years ago
探究在线社区中的语言风格问题
本文研究社区语言的语言风格，通过分析 3 个社交媒体平台上涉及政治，电视和旅游的 9 个在线社区的 262 个特征来验证社区确实具有独特的风格，并发现语言风格是群体成员身份的良好预测器（F 值为 0.952，准确度为 96.09%），并且相
PDF2 years ago
多阶段筛选：在现有流程中强制执行公平性和最大效率
通过在淘汰选手的过程中加入机会均等性限制，本文提出了一种方法来最大化决策者感兴趣的数量，并可以在终止阶段使用精确度和召回率的线性组合来平衡招聘的有效性和效率，同时考虑其他限制，如不允许决策者使用组内成员身份做出决策。
PDF2 years ago
应对多数派暴政的对比样例
本文提出了使用生成对抗网络生成对比样本来平衡训练数据集，以解决在计算机视觉算法（如面部识别）中存在的群体不平衡问题，并探讨了对标签数据和图像数据（CelebA 和 Diversity in Faces 数据集）进行等化奥德斯偏差度量的实验，
PDF4 years ago
CVPR隐私保护的群组成员验证和识别
通过嵌入和聚合机制，该文提出一种学习方法来保护组成员隐私和安全，并在人脸识别实验中展示了该方法带来的安全和隐私性能和鉴定 / 辨认性能的卓越平衡。
PDF5 years ago
平权行动的下游影响
该研究通过研究二阶段模型中学生的高考分数和大学成绩来探讨学院如何通过制定招生规则和分级政策来实现公平目标
PDF6 years ago