双边市场中排序的用户公平性、物品公平性与多样性

按相关概率对物品排序长期以来是传统排序系统的目标。虽然这最大化了传统的排序性能准则，但人们日益认识到，在服务于多样化用户群体以及物品生产者的在线平台中，这是一种过度简化。具体而言，排序算法应在服务所有用户群体（而非仅多数群体）时保持公平，也需在物品间分配曝光时保持公平。这些公平性考量可部分通过向排序中引入多样性来满足，正如近期若干工作所做。然而，我们在本文中指出用户公平性、物品公平性与多样性是根本不同的概念。特别地，我们发现仅考虑三者之一需求的算法可能无法满足甚至损害其余两者。为克服此缺陷，我们提出首个显式强制全部三项需求的排序算法。该算法将用户与物品公平性建模为可最优求解的凸优化问题。由其解可通过一种新颖的 Birkhoff–von Neumann 分解算法导出优化多样性的排序策略。除理论分析外，我们在一个新基准数据集上实证考察了所提排序算法对用户公平性、物品公平性与多样性的控制效果及其间权衡。