論文の概要: On the Fairness of Randomized Trials for Recommendation with Heterogeneous Demographics and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09328v3
• Date: Mon, 4 Oct 2021 02:39:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 23:57:44.253965
• Title: On the Fairness of Randomized Trials for Recommendation with Heterogeneous Demographics and Beyond
• Title（参考訳）: 不均質なデモグラフィーによる勧告のためのランダム化裁判の公正性について
• Authors: Zifeng Wang, Xi Chen, Rui Wen, Shao-Lun Huang
• Abstract要約: MNARバイアスを正すための一般的なアプローチは、小さなランダム化制御試行(RCT)を実行することである。 本研究では,同種集団と異種集団の両面において,RCTの公平性に焦点をあてる。 RCTの限界を考慮すると、我々は新しい対実ロバストリスク最小化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.731296853805134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Observed events in recommendation are consequence of the decisions made by a policy, thus they are usually selectively labeled, namely the data are Missing Not At Random (MNAR), which often causes large bias to the estimate of true outcomes risk. A general approach to correct MNAR bias is performing small Randomized Controlled Trials (RCTs), where an additional uniform policy is employed to randomly assign items to each user. In this work, we concentrate on the fairness of RCTs under both homogeneous and heterogeneous demographics, especially analyzing the bias for the least favorable group on the latter setting. Considering RCTs' limitations, we propose a novel Counterfactual Robust Risk Minimization (CRRM) framework, which is totally free of expensive RCTs, and derive its theoretical generalization error bound. At last, empirical experiments are performed on synthetic tasks and real-world data sets, substantiating our method's superiority both in fairness and generalization.
• Abstract（参考訳）: 推奨されるイベントは、政策による決定の結果であり、通常は選択的にラベル付けされる。すなわち、データはミス・ノー・アット・ランダム(MNAR)であり、真の結果のリスクを見積もることに大きなバイアスを引き起こすことが多い。 mnarバイアスを正す一般的なアプローチは、小さなランダム化制御試行(rcts)を行い、各ユーザーにアイテムをランダムに割り当てるために追加の統一ポリシーが適用される。 本研究では,同種集団と異種集団の両面でのRCTの公平性に着目し,特に後者の設定において最も好ましくない集団の偏りを分析する。 本研究では,rctsの限界を考慮し,高価なrctsを全く含まず,その理論上の一般化誤差を導出する,新しい反事実的ロバストリスク最小化(crrm)フレームワークを提案する。 最後に、実験的な実験が合成タスクと実世界のデータセット上で行われ、公平性と一般化の両方において、この手法の優越性が証明される。

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