論文の概要: Two-sided fairness in rankings via Lorenz dominance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15781v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 17:56:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 01:10:24.488005
• Title: Two-sided fairness in rankings via Lorenz dominance
• Title（参考訳）: ローレンツ支配によるランクの両面公正性
• Authors: Virginie Do, Sam Corbett-Davies, Jamal Atif, Nicolas Usunier
• Abstract要約: 我々は,レコメンデーションシステムにおいて,ユーザと商品生産者の両方に対して公平なランキングを生成することの問題点を考察する。 我々はローレンツ効率の基準を用いて公正性の概念を定式化する。 公平性制約に基づく既存のアプローチとは異なり、我々のアプローチは常に公平なランキングを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.875347023588652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of generating rankings that are fair towards both users and item producers in recommender systems. We address both usual recommendation (e.g., of music or movies) and reciprocal recommendation (e.g., dating). Following concepts of distributive justice in welfare economics, our notion of fairness aims at increasing the utility of the worse-off individuals, which we formalize using the criterion of Lorenz efficiency. It guarantees that rankings are Pareto efficient, and that they maximally redistribute utility from better-off to worse-off, at a given level of overall utility. We propose to generate rankings by maximizing concave welfare functions, and develop an efficient inference procedure based on the Frank-Wolfe algorithm. We prove that unlike existing approaches based on fairness constraints, our approach always produces fair rankings. Our experiments also show that it increases the utility of the worse-off at lower costs in terms of overall utility.
• Abstract（参考訳）: 我々は,レコメンダシステムにおいて,ユーザとアイテム生産者の両方に対して公平なランキング生成の問題を考える。 通常の推薦(音楽や映画など)と相互推薦(デートなど)の両方に対処します。 福祉経済学における分散正義の概念に従い、公平性の概念は、ローレンツ効率の基準を用いて定式化する、劣悪な個人の有用性を高めることを目的としています。 ランキングはパレート効率が良く、ユーティリティーをより良いものから悪いものへと最大限に再分配することを保証します。 コンケーブ型福祉関数の最大化によるランキング生成と,フランク・ウルフアルゴリズムに基づく効率的な推論手法の開発を提案する。 公平性制約に基づく既存のアプローチとは異なり、我々のアプローチは常に公平なランキングを生成する。 また,本実験により, コストの低減により, 全体の実用性の向上が図られた。

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