探索用户对推荐系统公平性的看法
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2020-04-21 v2 人机交互
机器学习
摘要
随着人工智能系统在社会中日益普及，人工智能的算法公平性变得愈发重要。推荐系统作为人工智能的一个领域，由于需要在优化用户准确性与提供者公平性之间权衡，给公平性带来了独特挑战。但在推荐语境下何为公平——尤其当存在多个利益相关者时？在对该问题的初步探索中，我们询问用户其对推荐中公平对待的看法及原因。我们分析可能导致用户公平性看法差异或变化的原因，以最终有助于指导更公平、更透明的推荐算法设计。
引用
@article{arxiv.2003.06461,
title = {Exploring User Opinions of Fairness in Recommender Systems},
author = {Jessie Smith and Nasim Sonboli and Casey Fiesler and Robin Burke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06461},
year = {2020}
}