本文综述推荐系统公平性研究，涵盖消费者与生产者双边公平，提出FairRec、CP-FairRank、TFROM等算法，兼顾曝光公平、无嫉妒与长期公平，在多个数据集上验证可提升公平性且推荐质量损失微小，并探讨公平度量与未来方向。