論文の概要: Bridging Jensen Gap for Max-Min Group Fairness Optimization in Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09319v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 13:33:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:08.664788
• Title: Bridging Jensen Gap for Max-Min Group Fairness Optimization in Recommendation
• Title（参考訳）: 勧告における最大最小群フェアネス最適化のためのブリッジングジェンセンギャップ
• Authors: Chen Xu, Yuxin Li, Wenjie Wang, Liang Pang, Jun Xu, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: グループ・マックスミン・フェアネス(MMF)は、最適化の目的として、フェアネス・アウェア・レコメンダシステム(RS)で一般的に使用される。 本稿では,Jensenギャップを最小化するために2つの最適化手法を利用するFairDualというアルゴリズムを提案する。 理論的解析により、FairDualは、大域的最適解に対するサブ線形収束率を達成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.66719748453878
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• Abstract: Group max-min fairness (MMF) is commonly used in fairness-aware recommender systems (RS) as an optimization objective, as it aims to protect marginalized item groups and ensures a fair competition platform. However, our theoretical analysis indicates that integrating MMF constraint violates the assumption of sample independence during optimization, causing the loss function to deviate from linear additivity. Such nonlinearity property introduces the Jensen gap between the model's convergence point and the optimal point if mini-batch sampling is applied. Both theoretical and empirical studies show that as the mini-batch size decreases and the group size increases, the Jensen gap will widen accordingly. Some methods using heuristic re-weighting or debiasing strategies have the potential to bridge the Jensen gap. However, they either lack theoretical guarantees or suffer from heavy computational costs. To overcome these limitations, we first theoretically demonstrate that the MMF-constrained objective can be essentially reformulated as a group-weighted optimization objective. Then we present an efficient and effective algorithm named FairDual, which utilizes a dual optimization technique to minimize the Jensen gap. Our theoretical analysis demonstrates that FairDual can achieve a sub-linear convergence rate to the globally optimal solution and the Jensen gap can be well bounded under a mini-batch sampling strategy with random shuffle. Extensive experiments conducted using six large-scale RS backbone models on three publicly available datasets demonstrate that FairDual outperforms all baselines in terms of both accuracy and fairness. Our data and codes are shared at https://github.com/XuChen0427/FairDual.
• Abstract（参考訳）: グループ・マキシミン・フェアネス(MMF)は、フェアネス・アウェア・レコメンデータ・システム(RS)において、マージされたアイテム・グループを保護し、フェア・コンペティション・プラットフォームを確保することを目的とした最適化目的として一般的に用いられる。 しかし, この理論解析により, MMF制約の統合は最適化時の標本独立性の仮定に反し, 損失関数が線形付加性から逸脱することを示した。 そのような非線形性は、ミニバッチサンプリングが適用された場合、モデルの収束点と最適点の間のジェンセンギャップを導入する。 理論的および実証的な研究は、ミニバッチサイズが減少し、グループサイズが増加するにつれて、ジェンセンギャップが拡大することを示している。 ヒューリスティックな再重み付けやデバイアスング戦略を用いるいくつかの方法は、ジェンセンギャップを橋渡しする可能性がある。 しかし、理論的な保証がないか、重い計算コストに悩まされている。 これらの制限を克服するために、まず、MMF制約対象がグループ重み付け最適化対象として本質的に再構成可能であることを理論的に証明する。 そこで我々は,Jensenギャップを最小化するために2つの最適化手法を利用するFairDualというアルゴリズムを提案する。 理論解析により,FairDualは全球最適解への線形収束率を達成でき,Jensenギャップはランダムシャッフルを用いたミニバッチサンプリング戦略の下で十分に有界であることを示す。 公開された3つのデータセット上で6つの大規模なRSバックボーンモデルを使用して実施された大規模な実験により、FairDualは正確性と公正性の両方の観点から、すべてのベースラインを上回ります。 我々のデータとコードはhttps://github.com/XuChen0427/FairDual.comで共有されます。

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