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From Fairness to Infinity: Outcome-Indistinguishable (Omni) Prediction in Evolving Graphs

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内容提要

本文提出了一种新颖的结果不可区分预测算法，旨在解决专业网络在推荐过程中固化特权和劣势的问题。该算法结合了在线K29星算法和再生核希尔伯特空间理论，能够在演化图中对不同人口群体的边形成进行多重校准预测，并优化社会福利函数下的损失。

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标签

专业网络 再生核希尔伯特空间 多重校准 社会福利 预测算法
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