I detta arbete, vi de ne och lösa Fair Top-k Ranking problem, där vi vill bestämma en delmängd av k kandidater från en stor pool av n k kandidater, maximera verktyg (dvs., välj de "bästa" kandidater) under förutsättning att grupp rättvisa kriterier. Vår rangordnade grupp rättvisa de nition utvidgar grupp rättvisa med hjälp av standardbegreppet skyddade grupper och bygger på att se till att andelen skyddade kandidater i varje pre x av top-k rankningen förblir statistiskt över eller oskiljbara från ett visst minimum. Verktyget är operativt på två sätt: i) varje kandidat som ingår i toppen-k bör vara mer kvalificerad än varje kandidat som inte ingår; och ii) för varje par av kandidater i toppen-k, desto mer kvalificerad kandidat bör rankas ovan. En ecient algoritm presenteras för att producera Fair Top-k Ranking, och testas experimentellt på befintliga datauppsättningar samt nya datauppsättningar som släpps med detta dokument, visar att vår strategi ger små snedvridningar när det gäller rankningar som maximerar nyttan utan att överväga rättvisa kriterier. Såvitt vi vet är detta den första algoritmen baserad i statistiska tester som kan mildra fördomar i representationen av en underrepresenterad grupp längs en rankad lista.
Zehlike och al. REF föreslår en rättvis topprankingsalgoritm med fokus på en nödvändig representationsandel för en enda underrepresenterad grupp.
FA*IR: A Fair Top-k Ranking Algorithm
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}