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隐藏或推测出的：具有未知人口统计学的公平学习排序
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用随机排序策略进行公平学习的框架，并通过算法进行优化，可在保持曝光公平性的情况下优化效用指标。实验证实了此方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种利用随机排序策略进行公平学习的框架。
- 框架考虑了排序项的影响，适用于通用 LTR。
- 通过 Fair-PG-Rank 算法进行优化，基于政策梯度方法。
- 在保持曝光公平性的情况下优化各种效用指标。
- 实验结果验证了该方法在个人和集体公平性方面的有效性。
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