本研究结合变分自编码器与对抗训练，解决了推荐系统中因用户历史日志导致的性别和年龄等受保护属性识别问题，从而提升了不同人群的公平性。实验结果表明，该方法优于单一属性消除。

该研究提出了一种单一的群体盲扫描映射，可实现人口群体平等，无需提供个体样本的受保护属性的值，也不依赖受保护属性的可访问性或估计。