이 논문은 민감한 속성 정보가 제한적인 상황에서 추천 시스템의 공정성을 보장하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 모든 민감한 속성을 활용할 수 있다는 가정 하에 공정성을 달성하려 했지만, 실제로는 프라이버시 문제나 데이터 수집의 한계로 인해 이를 충족하기 어렵다.
이 논문에서는 두 가지 핵심 아이디어를 제안한다:
이를 통해 민감한 속성 정보가 제한적인 상황에서도 공정한 추천을 달성할 수 있다. 또한 일부 사용자가 민감한 속성 재구축을 허용하지 않는 경우에도 확장된 불확실성 집합을 활용하여 공정성을 보장할 수 있다.
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by Tianhao Shi,... في arxiv.org 05-03-2024
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