使用 Sinkhorn 算法解决公平排序问题
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2024-06-18 v1 人工智能
最优化与控制
统计计算
摘要
在双边市场中，例如线上跳蚤市场或提供个性化物品排序的推荐系统，在促进供应商和消费者之间的交易方面发挥着关键作用。同时，双边市场面临在物品之间平衡消费者满意度和公平性的问题，以刺激物品供应商的活跃度。Saito 和 Joachims (2022) 设计了一种基于公平分配以最大化 Nash 社会福利的影响力基准排序方法；然而，该方法需要解决大规模受限非线性优化问题，难以应用于实际规模的推荐系统。因此，我们提出了一种快速解决影响力基准排序问题的方法。我们首先将排序问题转化为无约束优化问题，然后设计了一种反复执行 Sinkhorn 算法的梯度上升方法。实验结果表明，我们的算法提供的公平排序质量很高，速度比商业优化软件快约 1000 倍。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.10262,
title = {Fast solution to the fair ranking problem using the Sinkhorn algorithm},
author = {Yuki Uehara and Shunnosuke Ikeda and Naoki Nishimura and Koya Ohashi and Yilin Li and Jie Yang and Deddy Jobson and Xingxia Zha and Takeshi Matsumoto and Noriyoshi Sukegawa and Yuichi Takano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.10262},
year = {2024}
}