该研究探讨了推荐系统中的因果推论和去偏差方法，提出了无偏学习框架和因果分离变分自编码器等新模型，以提高推荐的准确性和鲁棒性。实验证明，这些方法有效克服了流行性和从众性偏差，提升了推荐性能。

本研究提出了一种去偏差对比学习框架DCLMDB，以缓解推荐系统中的流行性和从众性偏差。实验结果表明，DCLMDB显著降低了双重偏差，并提升了推荐的准确性和多样性。

本研究探讨了视觉语言预训练模型中的社会偏见问题，提出了反事实偏见测量方法CounterBias和去偏差思路FairVLP。通过构建VL-Bias数据集，发现显著性别偏见，并提出自我去偏见技术，以减少模型中的刻板印象。研究结果为开发公平的人工智能模型提供指导。

本文提出了一种基于词典的约束解码方法DECIDER，旨在通过特定目标概念控制生成文本的意义和风格。研究表明，该方法能有效引导生成结果，提升大型语言模型的决策性能。此外，介绍了选择性去偏差方法和成本敏感的推迟框架DeCCaF，以提高模型的预测性能和公平性，减少错误分类成本。

本文探讨了在选择子集时平衡相关性与公平性，提出了最大边际相关方法（MMR）的变种，应用于推荐系统和搜索。研究还涉及公平聚类算法、去偏差技术及多样化数据集设计，以提高少数群体的满意度和分类效果。

本文研究了模型性能与内在偏差的关系，提出通过外部微调去除偏差的方法。实验证明，内在偏差指标能更有效地评估去偏差效果，并指出现有评估措施的局限性。研究还探讨了性别偏见的缓解策略及其对下游任务的影响，提出因果检测微调方法可在不降低性能的情况下缓解偏见。

本文提出了一种集成去偏差框架，包括偏差建模、模型校准和去偏差三个阶段，旨在提高模型在超出分布情况下的准确性。研究探讨了不确定性量化机制在不同任务中的应用，并提出了一种新的线性回归集成方法，以增强时间序列预测的准确性和鲁棒性，验证了其在医学影像和天气预报中的有效性。