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From Fairness to Infinity: Outcome-Indistinguishable (Omni) Prediction in Evolving Graphs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
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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。
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该算法结合了在线K29星算法和再生核希尔伯特空间理论，发展了高效的在线算法以实现结果不可区分性和全预测。
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研究结果显示，所提出的方法可用于演化图中，对各种人口群体的边形成进行多重校准预测。
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该算法能够优化多种社会福利函数下的损失。
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