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FEIR：公平推荐有限资源的羡慕感和自卑感量化与减少
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的公平度量指标——劣势，用于衡量用户在推荐商品中的竞争劣势。通过概率解释的推荐系统来重构这些度量指标，产生可微分的版本。实验证明，通过羡慕和劣势减少实现公平性（FEIR）的方法改善了劣势、羡慕和效用之间的权衡。
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关键要点
- 本文介绍了一种新的公平度量指标——劣势，用于衡量用户在推荐商品中的竞争劣势。
- 劣势与羡慕相结合，并使用与准确性相关的聚合相关性分数的效用。
- 通过概率解释的推荐系统重构这些度量指标，产生可微分的版本。
- 在标准推荐系统的后处理中应用这些损失函数于多目标优化问题中。
- 提出的方法称为通过羡慕和劣势减少实现公平性（FEIR）。
- 实验证明，该方法改善了劣势、羡慕和效用之间的权衡。
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