公平性之梯：连接组公平性与个体公平性

在推荐系统（RSs）中，公平性通常分为组公平性和个体公平性。然而，目前不存在对两种公平性类型之间关系的建立性理解，因为先前的工作为每种公平性类型使用不同的评估措施或评估目标，导致无法对两种类型进行恰当的比较。结果是，目前尚不清楚增加一种公平性类型如何影响另一种公平性。为填补这一空白，我们通过综合比较可用于两种公平性类型的评估措施来研究组公平性和个体公平性之间的关系。我们的实验在8次运行中进行，涵盖3个数据集，显示出于组公平性而高度优化的推荐方案对于个体公平性可能非常不公平。我们的发现是新颖且对RS从业者具有实用价值，旨在改善其系统的公平性。我们的代码可在 https://github.com/theresiavr/stairway-to-fairness 获取。