基于局部约束图匹配的公共艺术展览公平感知推荐系统
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2023-10-12 v2 机器学习
摘要
公共艺术塑造了我们的共享空间。公共艺术应当呼应社区与语境，然而近期的研究揭示了诸多知名机构中的艺术偏好过时文化规范与既有群体的实例。受此启发，我们开发了一种新颖的推荐系统，用于策划具有内置公平目标以及基于局部价值的受限资源分配的公共卫生艺术展览。我们通过借鉴谢林隔离模型构建代价矩阵。以该代价矩阵为输入，评分函数通过投影梯度下降进行优化以获得软分配矩阵。我们的优化程序通过将“内群体”偏好降优先级，并满足最低代表性与曝光标准，将艺术品分配到公共空间。我们借助现有文献为算法输出开发了公平性度量，并评估了方法的有效性，从策展与公平的角度讨论了其潜在缺陷。
引用
@article{arxiv.2207.14367,
title = {An Equity-Aware Recommender System for Curating Art Exhibits Based on Locally-Constrained Graph Matching},
author = {Anna Haensch and Dina Deitsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14367},
year = {2023}
}