論文の概要: FAIR-MATCH: A Multi-Objective Framework for Bias Mitigation in Reciprocal Dating Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01063v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 10:36:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.814625
• Title: FAIR-MATCH: A Multi-Objective Framework for Bias Mitigation in Reciprocal Dating Recommendations
• Title（参考訳）: FAIR-MATCH: 相互デート勧告におけるバイアス軽減のための多目的フレームワーク
• Authors: Madhav Kotecha,
• Abstract要約: 本研究は,デートアプリレコメンデーションシステムの詳細な分析を行うために,基礎研究と最近の経験的知見を統合する。 提案する数学的フレームワークは,拡張された類似度尺度,多目的最適化,公平性を考慮したアルゴリズムにより,これらの制約に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Online dating platforms have fundamentally transformed the formation of romantic relationships, with millions of users worldwide relying on algorithmic matching systems to find compatible partners. However, current recommendation systems in dating applications suffer from significant algorithmic deficiencies, including but not limited to popularity bias, filter bubble effects, and inadequate reciprocity modeling that limit effectiveness and introduce harmful biases. This research integrates foundational work with recent empirical findings to deliver a detailed analysis of dating app recommendation systems, highlighting key issues and suggesting research-backed solutions. Through analysis of reciprocal recommendation frameworks, fairness evaluation metrics, and industry implementations, we demonstrate that current systems achieve modest performance with collaborative filtering reaching 25.1\% while reciprocal methods achieve 28.7\%. Our proposed mathematical framework addresses these limitations through enhanced similarity measures, multi-objective optimization, and fairness-aware algorithms that maintain competitive accuracy while improving demographic representation to reduce algorithmic bias.
• Abstract（参考訳）: オンラインデートプラットフォームは、ロマンチックな関係の形成を根本的に変え、世界中の何百万人ものユーザーが、互換性のあるパートナーを見つけるためにアルゴリズムマッチングシステムに依存している。 しかし、デートアプリケーションにおける現在のレコメンデーションシステムは、人気バイアス、フィルターバブル効果、有効性を制限し有害なバイアスをもたらす不適切な相互性モデリングなど、アルゴリズム上の重大な欠陥に悩まされている。 本研究は、最近の経験的発見と基礎研究を統合し、デートアプリ推薦システムの詳細な分析を行い、重要な課題を強調し、研究支援のソリューションを提案する。 相互レコメンデーションフレームワーク,公正度評価指標,産業実装の分析を通じて,協調フィルタリングが25.1\%に達するのに対して,相互手法が28.7\%に達するのに対して,現在のシステムが適度な性能を達成することを示す。 提案する数学的枠組みは,アルゴリズムのバイアスを低減するために,人口統計表現を改善しつつ,競争精度を維持しつつ,類似度対策,多目的最適化,公平性に配慮したアルゴリズムによってこれらの制約に対処する。

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