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排名的公平性:一项调查(CS DB)

在过去的几年中,在将公平要求纳入算法分类器方面做了大量工作,贡献来自于数据管理、算法、信息检索和推荐系统社区。在这项调查中,我们对这项工作进行了系统的概述,提供了一个广泛的视角,将形式化和跨子领域的算法方法联系起来。我们的工作的一个重要贡献是围绕价值框架制定一个共同的说明,激励对排名进行具体的公平促进干预。这使我们能够统一提出缓解目标和算法技术,以帮助实现这些目标或确定权衡。

原文题目:Fairness in Ranking: A Survey

原文:In the past few years, there has been much work on incorporating fairness requirements into algorithmic rankers, with contributions coming from the data management, algorithms, information retrieval, and recommender systems communities. In this survey we give a systematic overview of this work, offering a broad perspective that connects formalizations and algorithmic approaches across subfields. An important contribution of our work is in developing a common narrative around the value frameworks that motivate specific fairness-enhancing interventions in ranking. This allows us to unify the presentation of mitigation objectives and of algorithmic techniques to help meet those objectives or identify trade-offs.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2103.14000

原文作者:Meike Zehlike, Ke Yang, Julia Stoyanovich

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