論文の概要: Bipartite Matchings with Group Fairness and Individual Fairness Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09951v1
• Date: Sun, 21 Aug 2022 19:33:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:58:22.780943
• Title: Bipartite Matchings with Group Fairness and Individual Fairness Constraints
• Title（参考訳）: グループフェアネスと個人フェアネス制約による両部マッチング
• Authors: Atasi Panda, Anand Louis, Prajakta Nibhorkar
• Abstract要約: プラットフォームにアイテムを割り当てるコンテキストにおいて、マッチングにおけるグループだけでなく、個々の公正性の制約にも対処する。 各項目は特定のグループに属し、プラットフォーム上での優先順序を持つ。 プラットフォームは、各グループから対応できるアイテムの数に上限と下限を指定することで、グループフェアネスを強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.910142232148077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address group as well as individual fairness constraints in matchings in the context of assigning items to platforms. Each item belongs to certain groups and has a preference ordering over platforms. Each platform enforces group fairness by specifying an upper and a lower bound on the number of items that can be matched to it from each group. There could be multiple optimal solutions that satisfy the group fairness constraints. To achieve individual fairness, we introduce `probabilistic individual fairness', where the goal is to compute a distribution over `group fair' matchings such that every item has a reasonable probability of being matched to a platform among its top choices. In the case where each item belongs to exactly one group, we provide a polynomial-time algorithm that computes a probabilistic individually fair distribution over group fair matchings. When an item can belong to multiple groups, and the group fairness constraints are specified as only upper bounds, we rehash the same algorithm to achieve three different polynomial-time approximation algorithms.
• Abstract（参考訳）: プラットフォームにアイテムを割り当てるコンテキストにおいて、マッチングにおけるグループだけでなく、個々の公正性の制約にも対処する。 それぞれのアイテムは特定のグループに属し、プラットフォーム上の優先順序を持つ。 各プラットフォームは、各グループからマッチできるアイテムの数の上限と下限を指定することで、グループフェア性を強制する。 群フェアネス制約を満たす複数の最適解が存在するかもしれない。 個々の公平性を達成するために,「確率的個々公平性」を導入し,「グループフェア」マッチングの分布を計算し,各項目が最上位の選択の中でプラットフォームにマッチする合理的な確率を持つようにする。 各項目がちょうど1つのグループに属する場合、確率的に公平な分布を群フェアマッチング上で計算する多項式時間アルゴリズムを提供する。 アイテムが複数のグループに属し、グループフェアネス制約が上界のみとして指定される場合、同じアルゴリズムをリハッシュして3つの異なる多項式時間近似アルゴリズムを実現する。

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