本記事では、レコメンデーションシステムにおけるバイアス管理の欠如が少数派グループに不公平な推薦をもたらす問題に対処しています。また、公平性と精度のトレードオフにより、両方の基準を満たす推薦を得ることが難しいことが指摘されています。提案されたのは、深層学習に基づく協調フィルタリングアルゴリズムで、ユーザーの人口統計情報を知らなくても、公平性と精度の最適なバランスを持つ推薦を提供することが可能です。実験結果からは、公平な推薦を行っても精度を大幅に失うことなく実現できることが示されています。
arXiv cs.AI
DeepFair: Deep Learning for Improving Fairness in Recommender Systems
http://arxiv.org/abs/2006.05255v1
本記事では、レコメンデーションシステムにおけるバイアス管理の欠如が少数派グループに不公平な推薦をもたらす問題に対処しています。また、公平性と精度のトレードオフにより、両方の基準を満たす推薦を得ることが難しいことが指摘されています。提案されたのは、深層学習に基づく協調フィルタリングアルゴリズムで、ユーザーの人口統計情報を知らなくても、公平性と精度の最適なバランスを持つ推薦を提供することが可能です。実験結果からは、公平な推薦を行っても精度を大幅に失うことなく実現できることが示されています。