推荐系统公平性研究综述
信息检索
2022-07-12 v2
摘要
推荐系统是缓解信息过载挑战的重要工具，并在人们日常生活中发挥着重要作用。由于推荐涉及社会资源（如工作推荐）的分配，一个重要问题是推荐是否公平。不公平的推荐不仅不道德，还会损害推荐系统自身的长期利益。因此，推荐系统中的公平性问题近来吸引了越来越多的关注。然而，由于多个复杂的资源分配过程以及各种公平性定义，关于推荐公平性的研究较为分散。为填补这一空白，我们回顾了发表在顶级会议/期刊（包括 TOIS、SIGIR 和 WWW）上的 60 余篇论文。首先，我们总结了推荐中的公平性定义并提供若干视角对公平性问题进行分类。然后，我们回顾公平性研究中的推荐数据集与度量，并给出推荐中公平性方法的精细分类法。最后，我们通过勾勒一些有前景的未来方向来结束本综述。
引用
@article{arxiv.2206.03761,
title = {A Survey on the Fairness of Recommender Systems},
author = {Yifan Wang and Weizhi Ma and Min Zhang and Yiqun Liu and Shaoping Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.03761},
year = {2022}
}
备注
Submitted to the Special Section on Trustworthy Recommendation and Search of ACM TOIS on March 27, 2022 and accepted on June 6