論文の概要: FACTER: Fairness-Aware Conformal Thresholding and Prompt Engineering for Enabling Fair LLM-Based Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02966v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 08:07:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:29:30.553006
• Title: FACTER: Fairness-Aware Conformal Thresholding and Prompt Engineering for Enabling Fair LLM-Based Recommender Systems
• Title（参考訳）: FACTER:Fairness-Aware Conformal Thresholding and Prompt Engineering for Enabling Fair LLM-based Recommender Systems
• Authors: Arya Fayyazi, Mehdi Kamal, Massoud Pedram,
• Abstract要約: LLMに基づくリコメンデーションシステムのためのフェアネス対応フレームワークであるFACTERを提案する。 適応的意味分散しきい値と違反トリガー機構を導入することにより、FACTERはバイアスパターンが現れるたびに自動的に公正性制約を厳格化する。 MovieLensとAmazonの実証的な結果は、FACTERが強い推奨精度を維持しつつ、フェアネス違反(最大95.5%)を大幅に低減していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.825037489691159
• License:
• Abstract: We propose FACTER, a fairness-aware framework for LLM-based recommendation systems that integrates conformal prediction with dynamic prompt engineering. By introducing an adaptive semantic variance threshold and a violation-triggered mechanism, FACTER automatically tightens fairness constraints whenever biased patterns emerge. We further develop an adversarial prompt generator that leverages historical violations to reduce repeated demographic biases without retraining the LLM. Empirical results on MovieLens and Amazon show that FACTER substantially reduces fairness violations (up to 95.5%) while maintaining strong recommendation accuracy, revealing semantic variance as a potent proxy of bias.
• Abstract（参考訳）: 提案するFACTERは,コンフォメーション予測と動的プロンプト工学を統合した,LCMに基づく推薦システムのためのフェアネス対応フレームワークである。 適応的意味分散しきい値と違反トリガー機構を導入することにより、FACTERはバイアスパターンが現れるたびに自動的に公正性制約を厳格化する。 さらに,LLMの再訓練を伴わずに,歴史的違反を生かして反復的な人口動態バイアスを低減できる逆方向のプロンプトジェネレータを開発した。 MovieLensとAmazonの実証的な結果によると、FACTERは強い推奨精度を維持しながら、公正な違反(最大95.5%)を大幅に削減し、バイアスの強力なプロキシとしてのセマンティックな分散を明らかにしている。

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