Marginal-Certainty-aware Fair Ranking Algorithm
来自Claude的总结
这篇论文提出了一种新的Marginal-Certainty-aware Fair排名算法MCFair。主要内容如下:
-
介绍了排名系统中用户效用(排名相关性)和提供方效用(排名公平性)的概念。讨论了如何衡量这两方面的排名质量。
-
现有的公平排名算法通常是在相关性预估之后进行后处理优化的。但是在线排名中,相关性估计和排名优化是交织在一起的。相关性估计中的不确定性会使这些方法子优。
-
论文提出了Marginal-Certainty-aware Fair (MCFair)算法。该算法首先建立一个包含不确定性、公平性和用户效用的排名目标函数,然后直接使用目标函数的梯度作为排名分数。论文证明了基于梯度的排名分数对于优化目标函数是最优的。
-
MCFair包含了利用边际确定性的探索策略来处理相关性估计中的不确定性。高边际确定性的项目会得到提升以获取更多曝光度。
-
在半合成数据集上的实验表明,MCFair可以明显优于现有方法,既可以达到更高的公平性,也可以在给定的公平性约束下获得更高的用户效用。
-
MCFair算法是有效的、稳健的,并且易于实现。
总体来说,这篇论文针对在线排名场景下的相关性-公平性平衡问题进行了研究,提出了一种新的方法MCFair来同时优化公平性和用户效用。论文给出了理论证明和实验验证。
文章摘要
系统在现代互联网服务中无处不在，包括
在线市场、社交媒体和搜索引擎。传统上，
排名系统只关注如何获得更好的相关性
估计。当相关性估计可用时，它们通常
采用以用户为中心的优化策略，其中排序列表是
，根据估计的相关性对项目进行排序生成。然而，这种以用户为中心的优化忽略了一个事实，即项目
提供者也从排名系统中获得效用。现有研究表明
这种以用户为中心的优化将导致
对项目提供者的不公平，其次是不公平的机会
和不公平的经济收益。
为了解决排序的公平性问题，许多公平排序方法
被提出。然而，正如我们在本文中所示，这些方法
可能是次优的，因为它们直接依赖于相关性估计
，而没有意识到不确定性(即
估计相关性的方差)。为了解决这种不确定性，本文提出了一种
新的边际可信度感知的公平算法MCFair。MCFair联合优化公平性和用户效用，而相关性
估计以在线方式不断更新。在MCFair，
我们首先开发一个排名目标，包括不确定性，公平性，
和用户效用。然后我们直接使用
排名目标的梯度作为排名分数。从理论上证明
基于梯度的MCFair对于上述
排名目标是最优的。在半合成的
数据集上，MCFair是有效和实用的，与最先进的公平排名方法相比，可以提供优越的
性能。为了
方便重现，我们发布了我们的代码
文章总结
本文研究了在线排名设置中的关键问题——相关性-公平性
平衡。提出了一种新颖的边际-
置信度感知的公平排序算法MCFair。MCFair
联合优化公平性和用户效用，而相关性估计
以在线方式不断更新。在半合成数据集
上进行了大量的实验，结果表明，与其他公平排序算法相比，MCFair算法表现出了优越的
性能。