BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-25T00:00:00Z

Unmasking Gender Bias in Recommendation Systems and Enhancing Category-Aware Fairness

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内容提要

本研究探讨了推荐系统中的性别偏见，提出了一套量化指标，并强调评估公平性的重要性。研究表明，加入类别意识公平性指标可以有效减少模型偏见，同时保持推荐性能。

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标签

公平性 性别偏见 推荐系统 模型偏见 类别意识