論文の概要: Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking Fairness and Algorithm Utility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08267v4
• Date: Mon, 7 Jun 2021 09:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 02:56:19.080995
• Title: Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking Fairness and Algorithm Utility
• Title（参考訳）: 階層的公平性とアルゴリズムの有用性のバランスをとるためのモデル非依存なポストホック調整法
• Authors: Sen Cui, Weishen Pan, Changshui Zhang, Fei Wang
• Abstract要約: Bipartiteランキングは、ラベル付きデータから正の個人よりも上位の個人をランク付けするスコアリング機能を学ぶことを目的としている。 学習したスコアリング機能が、異なる保護グループ間で体系的な格差を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。 本稿では、二部構成のランキングシナリオにおいて、それらのバランスをとるためのモデル後処理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）: 54.179859639868646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bipartite ranking, which aims to learn a scoring function that ranks positive individuals higher than negative ones from labeled data, is widely adopted in various applications where sample prioritization is needed. Recently, there have been rising concerns on whether the learned scoring function can cause systematic disparity across different protected groups defined by sensitive attributes. While there could be trade-off between fairness and performance, in this paper we propose a model agnostic post-processing framework for balancing them in the bipartite ranking scenario. Specifically, we maximize a weighted sum of the utility and fairness by directly adjusting the relative ordering of samples across groups. By formulating this problem as the identification of an optimal warping path across different protected groups, we propose a non-parametric method to search for such an optimal path through a dynamic programming process. Our method is compatible with various classification models and applicable to a variety of ranking fairness metrics. Comprehensive experiments on a suite of benchmark data sets and two real-world patient electronic health record repositories show that our method can achieve a great balance between the algorithm utility and ranking fairness. Furthermore, we experimentally verify the robustness of our method when faced with the fewer training samples and the difference between training and testing ranking score distributions.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータから正の個人よりも上位の個人をランク付けするスコアリング関数を学習することを目的としたバイパートランキングは、サンプル優先順位付けが必要な様々なアプリケーションで広く採用されている。 近年、学習したスコアリング関数が、機密属性によって定義された異なる保護グループ間で体系的な格差を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。 公平性と性能の間にはトレードオフがあるかもしれないが,本稿では,二成分ランキングシナリオにおいてバランスをとるためのモデル非依存なポストプロセッシングフレームワークを提案する。 具体的には,グループ間のサンプルの相対順序を直接調整することにより,有効性と公平性の重み付き和を最大化する。 この問題を,異なる保護群にまたがる最適なワープ経路の同定として定式化することにより,動的プログラミングプロセスを通じて最適経路を探索する非パラメトリック手法を提案する。 本手法は,様々な分類モデルに適合し,様々な階層的公平度指標に適用できる。 ベンチマークデータセット群と2つの実世界の患者電子健康記録リポジトリに関する包括的実験により,本手法がアルゴリズムの有用性とランキングの公平性との間に大きなバランスをとれることを示した。 さらに,本手法がトレーニングサンプルが少ない場合のロバスト性や,評価スコア分布のトレーニングとテストの違いを実験的に検証した。

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