論文の概要: Fairness Through Regularization for Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05996v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 13:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 14:18:47.643243
• Title: Fairness Through Regularization for Learning to Rank
• Title（参考訳）: ランクへの学習のための規則化による公平性
• Authors: Nikola Konstantinov, Christoph H. Lampert
• Abstract要約: 本稿では,二項分類から文脈のランク付けのための学習への多くの公平性の概念の伝達方法を示す。 我々の形式主義は、証明可能な一般化保証を伴う公正目標を組み込む方法の設計を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.52974791836553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the abundance of applications of ranking in recent years, addressing fairness concerns around automated ranking systems becomes necessary for increasing the trust among end-users. Previous work on fair ranking has mostly focused on application-specific fairness notions, often tailored to online advertising, and it rarely considers learning as part of the process. In this work, we show how to transfer numerous fairness notions from binary classification to a learning to rank context. Our formalism allows us to design a method for incorporating fairness objectives with provable generalization guarantees. An extensive experimental evaluation shows that our method can improve ranking fairness substantially with no or only little loss of model quality.
• Abstract（参考訳）: 近年のランキング適用の多さを考えると、エンドユーザー間の信頼を高めるためには、自動ランキングシステムに関する公平性の懸念に対処する必要がある。 フェアランキングに関するこれまでの研究は、主にアプリケーション固有のフェアネスの概念に焦点を当てており、しばしばオンライン広告に合わせており、学習をプロセスの一部として考えることはめったにない。 本稿では,二進分類から学習からランク付けコンテキストへ,多数のフェアネス概念を転送する方法を示す。 我々の形式主義は、証明可能な一般化保証を伴う公正目標を組み込む方法の設計を可能にする。 本手法は, モデル品質の損失がほとんどなく, 公平性が大幅に向上できることを実験的に評価した。

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