論文の概要: FAIR-QR: Enhancing Fairness-aware Information Retrieval through Query Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21092v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 02:10:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:50:48.058530
• Title: FAIR-QR: Enhancing Fairness-aware Information Retrieval through Query Refinement
• Title（参考訳）: FAIR-QR:クエリリファインメントによるフェアネス対応情報検索の強化
• Authors: Fumian Chen, Hui Fang,
• Abstract要約: 本稿では,検索キーワードを改良し,表現不足なグループから文書を検索し,グループフェアネスを実現する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,妥当性と公平性に関する有望な検索結果を示すだけでなく,各イテレーションで使用される洗練されたキーワードを表示することで解釈可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8577028544235155
• License:
• Abstract: Information retrieval systems such as open web search and recommendation systems are ubiquitous and significantly impact how people receive and consume online information. Previous research has shown the importance of fairness in information retrieval systems to combat the issue of echo chambers and mitigate the rich-get-richer effect. Therefore, various fairness-aware information retrieval methods have been proposed. Score-based fairness-aware information retrieval algorithms, focusing on statistical parity, are interpretable but could be mathematically infeasible and lack generalizability. In contrast, learning-to-rank-based fairness-aware information retrieval algorithms using fairness-aware loss functions demonstrate strong performance but lack interpretability. In this study, we proposed a novel and interpretable framework that recursively refines query keywords to retrieve documents from underrepresented groups and achieve group fairness. Retrieved documents using refined queries will be re-ranked to ensure relevance. Our method not only shows promising retrieval results regarding relevance and fairness but also preserves interpretability by showing refined keywords used at each iteration.
• Abstract（参考訳）: オープンウェブ検索やレコメンデーションシステムのような情報検索システムは、広く普及しており、オンライン情報の受信・消費方法に大きな影響を与えている。 従来の研究では、エコーチャンバーの問題に対処し、リッチ・ゲット・リッチ・エフェクトを緩和するために、情報検索システムにおける公正性の重要性が示されている。 そこで, フェアネスを意識した情報検索手法が提案されている。 統計的パリティに着目したスコアベースフェアネス対応情報検索アルゴリズムは解釈可能であるが、数学的には不可能であり、一般化性に欠ける可能性がある。 対照的に、フェアネス認識損失関数を用いた学習からランクへのフェアネス認識情報検索アルゴリズムは、高い性能を示すが、解釈性に欠ける。 本研究では,未表現のグループから文書を検索し,グループフェアネスを達成するために,クエリキーワードを再帰的に洗練する,新規かつ解釈可能なフレームワークを提案する。 洗練されたクエリを使用した検索されたドキュメントは、関連性を保証するために再ランクされる。 提案手法は,妥当性と公平性に関する有望な検索結果を示すだけでなく,各イテレーションで使用される洗練されたキーワードを表示することによって,解釈可能性も維持する。

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