Det senaste arbetet med maskininlärning har börjat överväga frågor om rättvisa. I detta dokument utvidgar vi begreppet rättvisa till att omfatta rekommendationer. I synnerhet visar vi att i vissa rekommendationssammanhang kan rättvisa vara ett flersidigt begrepp, där rättvisa resultat för flera individer måste beaktas. Baserat på dessa överväganden presenterar vi en taxonomi av klasser av rättvisemedvetna rekommendationssystem och föreslår möjliga rättvisemedvetna rekommendationsarkitekturer.
Burke Ref diskuterar rättvisa i RS med flera aktörer, och presenterar en taxonomi av klasser av rättvist medvetna RS.
Multisided Fairness for Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}