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Google推荐系统公平性论文解读.导读：今天分享的是谷歌一篇关于推荐系统中公平性的文章。.我之前也没有太关注这一块的工作，这次和大家一起解读一下，希望能为以后的工作提供些启发。.什么是公平性？.如何量化它？.如何解决它？.文章提供了一些...
机器学习模型的公平性是一个棘手却很有意思的问题，而谷歌研究组的方法简洁明了，却很有启发性，效果也比较显著。.值得思考的是该数据集如何分割focusedgroup比较简单，只需要依照影片之前的评价数来分组即可，而对于其他的一些问题并没有如此显性的...
接下来我花一天时间精读了论文《LearningFairRepresentationsforRecommendation:AGraph-basedPerspective》[1]，将论文的结构和核心思想进行了详细地梳理，之后准备使用Pytorch框架对该论文进行复现。论文创新点该论文有两个要点，其一个是...
这几天我的主要任务是对论文《TowardsLong-termFairnessinRecommendation》[1]中所描述的算法进行编程实现，然后测试该算法的效果并记录。以下分模型算法细节实现、数据集、模型评估准则、测试结果记录四个部分来描述我的工作。模型算法...
就这样，一旦定义好用于推荐的CMDP及特定的奖励函数(如式\((5)\)所示)，代价函数(如式\((6)\)所示)和约束上界\(d\)，我们就可以将它们都带入等式\((4)\)建立公平性限制的策略优化框架。值得注意的是论文中的模型仅仅只包括线性公平性约束。因此，正如之前提到的，求解式\((4)\)我们能得出解…
主要参考论文：论文1《CalibratedRecommendations》、论文2《Crankupthevolume:preferencebiasamplificationincollaborativerecommendation》推荐系统中的偏好放大现象（preferencebiasamplification）你是否有过这样的经历：某天在淘宝搜索...
在“公平性指标”中单击slice，将在“What-If”小部件内加载该slice中的所有数据点。在这种情况下，将显示所有带有“female”标签的数据点。在KDD19发表了论文，关于如何将成对比较（pairwisecomparisons）和正则化合并到大规模产品推荐系统中以提高ML公平性。
近日，来自谷歌的数位研究人员针对这一问题，在近期于西班牙举办的ACMFAT2020会议（关于计算机技术公平性的国际会议）上发表了一篇论文，并基于这篇论文的研究开发了一组模拟组件ML-fairness-gym，可以辅助探索机器学习系统决策对社会潜在的动态
公平性指标：公平机器学习系统的可扩展基础架构.在TensorFlowWorld大会上，GoogleAI发布了beta版本的公平性指标，这是一套可以对二进制和多类分类的公平性指标进行定期计算和可视化的工具套件，这一系统可以帮助团队朝着识别机器学习中不公正的影响迈出第一...
来源：GoogleAI编辑：David小咸鱼【新智元导读】今天，机器学习（ML）模型得到了大规模的使用，而且影响力也越来越大。然而，当它们被用于现实世界的领域时，往往表现出意想不到的行为。GoogleAI发文探讨不规范（Underspecification）是如何给机器
Google推荐系统公平性论文解读.导读：今天分享的是谷歌一篇关于推荐系统中公平性的文章。.我之前也没有太关注这一块的工作，这次和大家一起解读一下，希望能为以后的工作提供些启发。.什么是公平性？.如何量化它？.如何解决它？.文章提供了一些...
机器学习模型的公平性是一个棘手却很有意思的问题，而谷歌研究组的方法简洁明了，却很有启发性，效果也比较显著。.值得思考的是该数据集如何分割focusedgroup比较简单，只需要依照影片之前的评价数来分组即可，而对于其他的一些问题并没有如此显性的...
接下来我花一天时间精读了论文《LearningFairRepresentationsforRecommendation:AGraph-basedPerspective》[1]，将论文的结构和核心思想进行了详细地梳理，之后准备使用Pytorch框架对该论文进行复现。论文创新点该论文有两个要点，其一个是...
这几天我的主要任务是对论文《TowardsLong-termFairnessinRecommendation》[1]中所描述的算法进行编程实现，然后测试该算法的效果并记录。以下分模型算法细节实现、数据集、模型评估准则、测试结果记录四个部分来描述我的工作。模型算法...
就这样，一旦定义好用于推荐的CMDP及特定的奖励函数(如式\((5)\)所示)，代价函数(如式\((6)\)所示)和约束上界\(d\)，我们就可以将它们都带入等式\((4)\)建立公平性限制的策略优化框架。值得注意的是论文中的模型仅仅只包括线性公平性约束。因此，正如之前提到的，求解式\((4)\)我们能得出解…
主要参考论文：论文1《CalibratedRecommendations》、论文2《Crankupthevolume:preferencebiasamplificationincollaborativerecommendation》推荐系统中的偏好放大现象（preferencebiasamplification）你是否有过这样的经历：某天在淘宝搜索...
在“公平性指标”中单击slice，将在“What-If”小部件内加载该slice中的所有数据点。在这种情况下，将显示所有带有“female”标签的数据点。在KDD19发表了论文，关于如何将成对比较（pairwisecomparisons）和正则化合并到大规模产品推荐系统中以提高ML公平性。
近日，来自谷歌的数位研究人员针对这一问题，在近期于西班牙举办的ACMFAT2020会议（关于计算机技术公平性的国际会议）上发表了一篇论文，并基于这篇论文的研究开发了一组模拟组件ML-fairness-gym，可以辅助探索机器学习系统决策对社会潜在的动态
公平性指标：公平机器学习系统的可扩展基础架构.在TensorFlowWorld大会上，GoogleAI发布了beta版本的公平性指标，这是一套可以对二进制和多类分类的公平性指标进行定期计算和可视化的工具套件，这一系统可以帮助团队朝着识别机器学习中不公正的影响迈出第一...
来源：GoogleAI编辑：David小咸鱼【新智元导读】今天，机器学习（ML）模型得到了大规模的使用，而且影响力也越来越大。然而，当它们被用于现实世界的领域时，往往表现出意想不到的行为。GoogleAI发文探讨不规范（Underspecification）是如何给机器
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