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- Rank-LIME: Local Model-Agnostic Feature Attribution for Learning to Rank [16.8]
Rank-LIMEは、モデルに依存しない局所的、ポストホック的特徴属性法である。 我々は,新しい相関に基づく摂動,微分可能なランキング損失関数を導入し,ランキングに基づく付加的特徴帰属モデルを評価するための新しい指標を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Dec 2022 12:14:32 GMT)
- ランキングタスクに対する説明手法（LIMEベース）の提案
- 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。。