Simultaneous Unlearning of Multiple Protected User Attributes in Variational Autoencoder Recommender Systems Using Adversarial Training
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内容提要
本研究提出了一种结合变分自编码器和对抗训练的方法，旨在同时消除推荐系统中的多个受保护用户属性（如性别和年龄），以解决公平性和隐私问题。实验结果表明，该方法在减少人口统计学偏见和提升匿名性方面优于传统的单一属性消除方法。
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