不確実性とランキングの公平性

  • Fairness in Ranking under Uncertainty [42.5]
    不公平は、より有益なエージェントが、有益でないエージェントよりも悪い結果を得るときに起こる。  私たちの中心となる点は、不公平の主な原因は不確実性であるということです。本研究では,実用性に対して最適に公平さをトレードオフするランキングの計算法を示す。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 14 Jul 2021 14:10:16 GMT)
    • どのくらいの確率で事後により良いメリットをもたらすエージェントが上位にランキングするかに基づくϕ-fair (ϕ∈[0,1])という考え方を導入、それに基づいて公平なランキング方法を提案している。さらに論文推薦システムに適用したとのこと。
      • 考え方は非常に興味深いもののMerit Distributionのモデリングは簡単ではなさそうだし、実問題への適用でも十分な効果が出せなかったように見える。。 

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