Personalisierte faire Empfehlungen durch adaptive Repräsentationslernung und Informationsausrichtung
Das Modell AFRL (Adaptive Fair Representation Learning) ermöglicht faire Empfehlungen, die an die individuellen Fairness-Anforderungen der Nutzer angepasst sind. AFRL lernt attributspezifische Einbettungen und ein voreingenommenes kollaboratives Embedding, um eine optimale Balance zwischen Fairness und Genauigkeit zu erreichen.
