深入理解推荐系统:Fairness 、Bias和Debias
1 、深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias 推荐系统的公平性（Fairness）是一个重要议题，它关乎用户 、物品与平台三方的平衡与和谐。本文将从四个方面解析公平性问题 、解决方案、相关比赛和参考文献 。Fairness相关问题推荐系统是否公平？答案并非绝对 。公平性在于不同视角下的平衡。
2、按研究话题分为Debias in Recommender System 、Fairness in Recommender System 、Explanation in Recommender System、Cold-start in Recommender System 、Ranking in Recommender System 、Evaluation和Others 。在推荐系统中 ，热门技术的应用包括Graph Neural Network、Contrastive Learning和Variational Autoencoder 。
本文来自作者[郑龙勇]投稿，不代表安徽策御达禄立场，如若转载，请注明出处：https://ao9.cc/ao9cc/11748.html
评论列表（4条）
我是安徽策御达禄的签约作者“郑龙勇”！
希望本篇文章《算法公平（AlgorithmicFairness）（算法公平治理具有复杂性）（算法公平治理具有复杂性）算法公平（AlgorithmicFairness）》能对你有所帮助！
本站[安徽策御达禄]内容主要涵盖：安徽策御达禄
本文概览：深入理解推荐系统:Fairness、Bias和Debias1 、深入理解推荐系统：Fairness、Bia...