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Adomavicius and Alexander Tuzhilin.2005。走向下一代推荐系统：对最新技术和可能扩展的调查。在TKDE中。格迪米亚斯·阿多马维修斯和亚历山大·图志林。2005.走向下一代推荐系统：对最新技术和可能扩展的调查。在TKDE中。“，”DOI“：”10.1109\/TKDE.2005.99“}，{”key“：”e_1_3_2_1_2_1“，”volume-title“：”John Langford，and Hanna M.Wallach.“，”author“：”Agarwal Alekh“，“year”：“2018”，“unstructured”：“Alekh Agarwall，Alina Beygelzimer，Miroslav Dud'ik，John Langbord，andhana M.。”。瓦拉赫。2018 . 公平分类的简化方法。在ICML中。阿列克·阿加瓦尔（Alekh Agarwal）、阿里娜·贝格尔齐默（Alina Beygelzimer）、米罗斯拉夫·杜德克（Miroslav Dud'ik）、约翰·朗福德（John Langford）和汉娜·瓦拉赫（Hanna M.Wallach）。2018年，公平分类的缩减方法。在ICML中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_3_1“，”doi-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“Rakesh Agrawal Sreenivas Gollapudi Alan Halverson and Samuel Ieong.2009。多样化的搜索结果。在WSDM中。Rakesh Agrawal Sreenivas Gollapudi Alan Halverson和Samuel Ieong。2009年，多样化搜索结果。在WSDM中。“，”DOI“：”10.1145\/1498759.1498766“}，{“key”：”e_1_3_2_1_4_1“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，“DOI”：“10.1145\/2872427.2883092”}，“{”key“：”e\u1_3_2_1_5_1“、”volume-title“：”KDD cup and workshop 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Bolukbasi、Kai-Wei Chang、James Zou、Venkatesh Saligrama和Adam Kalai。2016.男人对电脑程序员来说就像女人对家庭主妇一样？借词嵌入。在NIPS 2016中。“}，{“key”：“e_1_3_2_11_1”，“volume-title”：“用实际数据测量文本分类的无意偏差的新度量。在2019年万维网会议的伴随会议记录中。ACM，491--500”，“author”：“Borkan Daniel”，“year”：“2019”，“unstructured”：“丹尼尔·博坎（Daniel Borkan）、卢卡斯·迪克森（Lucas Dixon）、杰弗里·索伦森（Jeffrey Sorensen）、尼图姆·塞恩（Nithum Thain）和露西·瓦瑟曼（Lucy Vasserman）。2019 . 使用文本分类的实际数据测量意外偏差的新度量。2019年万维网大会相关会议记录。美国医学会，491--500。丹尼尔·博坎（Daniel Borkan）、卢卡斯·迪克森（Lucas Dixon）、杰弗里·索伦森（Jeffrey Sorensen）、尼图姆·塞恩（Nithum Thain）和露西·瓦瑟曼（Lucy Vasserman）。2019.使用文本分类的实际数据测量无意偏差的新指标。2019年万维网大会相关会议记录。ACM，491--500.“}，{”key“：”e_1_3_2_12_1“，”volume-title“：”用户建模和用户自适应交互“，”卷“：”12“，”作者“：”伯克·罗宾“，”年份“：”2002“，”非结构化“：”罗宾·伯克。2002.混合推荐系统：调查和实验。在用户建模与用户自适应交互中，第12卷，第4期。331--370. 罗宾·伯克（Robin Burke），2002年。混合推荐系统：调查和实验。《用户建模和用户自适应交互》第12卷第4期。331--370.“}，{”key“：”e_1_3_2_1_13_1“，”volume-title“：”推荐的多边公平性。arXiv预印本arXiv:1707.00093“，”author“：”Burke Robin“，”year“：”2017“，”unstructured“：”Robin 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Jagadeesan。2020年，管道中的个人公平。arXiv预印本arXiv:2004.05167（2020）。辛西娅·德沃克、克里斯蒂娜·伊尔文托和米娜·贾加迪桑。2020年，管道中的个人公平。arXiv预印本arXiv:2004.05167（2020）。}，{“key”：“e_1_3_2_1_26_1”，“volume-title”：“探索图书评级和推荐中的作者性别。在RecSys'18中”，“Author”：“Ekstrand Michael D.”，“year”：“2018”，“unstructured”：“Michael D.Ekstrand，Mucun Tian，Mohammed R。伊姆兰·卡齐（Imran Kazi）、霍达·梅尔普扬（Hoda Mehrpouyan）和丹尼尔·克鲁弗（Daniel Kluver）。2018 . 探讨图书评级和推荐中的作者性别。在RecSys’18中。242--250. Michael D.Ekstrand、Mucun Tian、Mohammed R.Imran Kazi、Hoda Mehrpouyan和Daniel Kluver。2018.探索图书评级和推荐中的作者性别。在RecSys’18中。242--250.“}，{”key“：”e_1_3_2_1_27_1“，”doi-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“Jean Garcia-Gathright Brian St.Thomas Christine Hosey Zahra Nazari and Fernando Diaz.2018。了解和评估用户对音乐发现的满意度。在SIGIR中。55--64. 让·加西亚-帕特里克·布莱恩·圣托马斯·克里斯汀·霍西·扎赫拉·纳扎里和费尔南多·迪亚兹。2018.了解和评估用户对音乐发现的满意度。在SIGIR中。55--64.“，”DOI“：”10.1145\/3209978.3210049“}，{”key“：”e_1_3_2_1_28_1“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，“DOI”：“10.1145\/3292500.3330691”}，“key”：“e_1_ _3_2_1_29_1”，“DOI-assert-by”：“crossref”，”unstructured“：”Sreenivas Gollapudi and Aneesh Sharma.2009。结果多元化的公理方法。在二战中，Sreenivas Gollapudi和Aneesh Sharma。2009年，成果多元化公理方法。在WWW.中，“DOI”：“10.1145\/1526709.1526761”}，{“key”：“e_1_3_2_1_30_1”，“首页”：“723”，“article-title”：“内核双样本测试”，“卷”：“13”，“作者”：“Gretton Arthur”，“年份”：“2012”，“非结构化”：“Arthur Gretton，Karsten M.Borgwardt，Malte J。Rasch、Bernhard Sch\u00f6lkopf和Alexander Smola。2012 . 内核双样本测试。《机器学习研究杂志》第13卷。723 -- 773 . 亚瑟·格雷顿（Arthur Gretton）、卡斯滕·博格沃德（Karsten M.Borgwardt）、马尔特·拉什（Malte J.Rasch）、伯恩哈德·舒尔科普夫（Bernhard Sch\u00f6lkopf）和亚历山大·斯莫拉（Alexander Smola）。2012.内核双样本测试。《机器学习研究杂志》第13卷。723--773.“，“journal-title”：“The journal of Machine Learning Research”}，{“key”：“e_1_3_2_1_31_1”，“unstructured”：“Moritz Hardt Eric Price Nati Srebro etal 2016。监督学习中的机会均等。神经信息处理系统进展。Moritz Hardt Eric Price Nati Srebro等人，2016。监督学习中的机会均等。神经信息处理系统进展。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_32_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1145 \/264854.2648589“}“key”：“e_1_ 3_2_1_1_33_1”，“volume-title”：“风险评分的公平性超越分类：二元排名和xAUC度量。arXiv:1902.05826”，“author”：“Kallus Nathan”，”年份“2019”，“非结构化”：“Nathan Kallus and Angela Zhou2019”。超越分类的风险评分公平性：二元排名和xAUC指标。arXiv:1902.05826（2019）。内森·卡卢斯和安吉拉·周。2019.超越分类的风险评分公平性：二元排名和xAUC指标。arXiv:1902.05826（2019）。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_34_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/3306618.3314287”}，“key”：“e_1_A_2_1_35_1”，“volume-title”：“网络和社交媒体上的虚假信息：调查。arXiv预印本arXiv:1804.08559”，“author”：“Kumar Srijan”，“year”：“2018”，“unstructured”：“Srijan-Kumar and Neil Shah.2018”。网络和社交媒体上的虚假信息：一项调查。arXiv预印arXiv:1804.08559（2018）。Srijan Kumar和Neil Shah。2018年，网络和社交媒体上的虚假信息：一项调查。arXiv预印arXiv:1804.08559（2018）。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_36_1“，”unstructured“：”Christos Louizos Kevin Swersky Yugia Li Max Welling和Richard Zemel.2016。可变公平自动编码器。在ICLR中。Christos Louizos Kevin Swersky Yugia Li Max Welling和Richard Zemel。2016年变体博览会自动编码器。在ICLR中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_37_1“，”unstructured“：”肖马利钦赵冠煌王志泽林胡晓强朱昆盖.2018。全空间多任务模型：估算点击后转换率的有效方法。在SIGIR中。小马利琴赵冠煌王志泽林胡小强朱坤盖。2018.全空间多任务模型：估算点击后转换率的有效方法。在SIGIR中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_38_1“，”volume-title“：”Zemel“，”author“：”Madras David“，“year”：“2018”，“unstructured”：“David Madras，Elliot Creager，Toniann Pitassi，and Richard S.Zemel.2018。Learning Adversarially Fair and Transferable Representations.In ICML.大卫·马德拉斯，Elliot-Creager，托尼安·皮塔西和理查德·泽梅尔。2018。学习对手公平和可转让的表述。在ICML中。}，{“键”：“e_1_3_2_1_39_1”，“doi-asserted-by”：“交叉引用”，“非结构化”：“H.B.Mann和D.R.Whitney，1947。关于两个随机变量中的一个是否随机大于另一个的测试。《数理统计年鉴》。H.B.Mann和D.R.Whitney。1947.关于两个随机变量中的一个是否随机大于另一个的测试。《数理统计年鉴》。“，”DOI“：”10.1214\/aoms\/1177730491“}，{”key“：”e_1_3_2_1_40_1“，”unstructured“：”Youssef Mroueh Tom Sercu and Vaibhava Goel.2017。McGan：均值和协方差特征匹配GAN。在ICML中。尤塞夫·姆鲁伊赫·汤姆·塞尔库和瓦比哈瓦·戈尔。2017.McGan：均值和协方差特征匹配GAN。在ICML中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_41_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1561\/2200000060”}，“key”：“e_1_a_2_1_42_1”，“doi-assert-by”：“crossref”，”unstructured“：”Harikrishna Narasimhan Andrew Cotter Maya R.Gupta和Serena Wang，2020。排名和回归的两两公平性。(2020) 5248--5255. Harikrishna Narasimhan Andrew Cotter Maya R.Gupta和Serena Wang。2020年，排名和回归的两两公平性。（2020）5248--5255.“，“DOI”：“10.1609\/aaai.v34i04.5970”}，{“key”：“e_1_3_2_1_43_1”，“volume-title”：“On Fairness and Calibration.In NIPS”，“author”：“Pless Geoff”，“year”：“2017”，“unstructured”：“Geoff Pless，Manish Raghavan，Felix Wu，Jon Kleinberg，and Kilian Q。温伯格。2017 . 关于公平性和校准。NIPS 2017。杰夫·普莱斯（Geoff Pleiss）、曼尼什·拉格万（Manish Raghavan）、费利克斯·吴（Felix Wu）、乔恩·克莱恩伯格（Jon Kleinberg）和基利安·温伯格（Kilian Q.Weinberger）。2017年，关于公平性和校准。在NIPS 2017中，“}，{”key“：”e_1_3_2_1_44_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1007 \/978-3-319-30671-1_72”}，“key”：“e_1_ 3_2_1 _45_1”，“volume-title”：“Jilin Chen，and Alex Beutel”，“author”：“Prost Flavien”，“year”：“2019”，“unstructured”：“Flavien-Prost，Hai Qian，Chen Qiuwen，Ed H。Chi、吉林·陈和Alex Beutel。2019 . 使用基于内核的分布匹配在性能和公平性之间进行更好的权衡。arXiv预印本arXiv:1910.11779（2019）。弗拉维恩·普罗斯特（Flavien Prost）、海谦（Hai Qian）、陈秋文（Qiuwen Chen）、埃德·胡·池（Ed H.Chi）、陈吉林（Jilin Chen）和亚历克斯·贝特尔（Alex Beutel）。2019.通过基于内核的分布匹配，在性能和公平性之间实现更好的权衡。arXiv预印本arXiv:1910.11779（2019）。“}，｛”键“：”e_1_3_2_1_46_1“，”doi断言“：”交叉引用“，”非结构化“：”Filip Radlinski Robert Kleinberg and Thorsten Joachims。2008。与多武器匪徒学习不同等级。在ICML中。菲利普·拉德林斯基·罗伯特·克莱伯格和托尔斯滕·约阿希姆斯。2008年，与多武装匪徒学习不同等级。在ICML中。“，”DOI“：”10.1145\/1390156.1390255“}，{”key“：”e_1_3_2_1_47_1“，”unstructured“：”Ashudeep Singh and Thorsten Joachims.2018。排名中风险敞口的公平性。KDD'18。2219--2228. 阿什代普·辛格（Ashudeep Singh）和托尔斯滕·约阿希姆（Thorsten Joachims）。2018年排名中风险敞口的公平性。KDD'18。2219-2228.“}，{”key“：”e_1_3_2_1_48_1“，”unstructured“：”Ashudeep Singh和Thorsten Joachims.2019。为排名公平而进行的政策学习。神经信息处理系统进展。5426--5436. 阿什代普·辛格（Ashudeep Singh）和托尔斯滕·约阿希姆（Thorsten Joachims）。2019.公平排名的政策学习。神经信息处理系统进展。5426--5436.“}，{”key“：”e_1_3_2_1_49_1“，”unstructured“：”Aleksandrs Slivkins Filip Radlinski和Sreenivas Gollapudi.2010。学习对大型文档集进行最佳多样化排名。在ICML中。Aleksandrs Slivkins Filip Radlinski和Sreenivas Gollapudi。2010年，学习大型文档集的最佳多样性排名。在ICML中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_50_1“，”volume-title“：”关于二元分类中准确性和公平性的关系。ArXiv“，”year“：”2015“，”unstructured“：”Indr.e vZliobite.e.2015“。二值分类中准确性与公平性的关系。ArXiv，卷abs \/1505.05723（2015）。Indr.e vZlioboit.e.2015年。二值分类中准确性与公平性的关系。ArXiv，第abs卷\/150055723（2015）。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_51_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/2009916.2009934”}，“{”key“：。超越对等：协作过滤的公平目标。神经信息处理系统进展。2921--2930. 姚思瑞和黄伯特。2017年，《超越对等：协作过滤的公平目标》，《神经信息处理系统进展》。2921-2930.“}，{”key“：”e_1_3_2_1_53_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/26445710.2645724”}，“key”：“e_1_ 3_2_1 _54_1”，“volume-title”：“Manuel Gomez Rodriguez，and Krishna P.Gummadi”，”author“：”Zafar Muhammad Bilal“，”year“2015”，“unstructured”：“Muhammad-Bilal Zafar，Isabel Valera，Manuel戈麦斯·罗德里格兹”uez和Krishna P。甘玛迪。2015 . 学习公平分类器。穆罕默德·比拉尔·扎法尔（Muhammad Bilal Zafar）、伊莎贝尔·瓦莱拉（Isabel Valera）、曼努埃尔·戈麦斯·罗德里格斯（Manuel Gomez Rodriguez）和克里希纳·P·古马迪（Krishna P.Gummadi）。2015年，学习公平分类法。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_55_1“，”volume-title“：“第20届国际人工智能与统计会议论文集。PMLR”，”author“：”Zafar Muhammad Bilal“，”unstructured“：”Muhammad-Bilal Zafar，Isabel Valera，Manuel Gomez Rogriguez，and Krishna P.Gummadi.2017。公平约束：公平分类机制。第20届国际人工智能与统计会议论文集。PMLR，佛罗里达州劳德代尔堡，美国。穆罕默德·比拉尔·扎法尔（Muhammad Bilal Zafar）、伊莎贝尔·瓦莱拉（Isabel Valera）、曼努埃尔·戈麦斯·罗格里格斯（Manuel Gomez Rogriguez）和克里希纳·P·古马迪。2017年，公平约束：公平分类机制。第20届国际人工智能与统计会议论文集。PMLR，佛罗里达州劳德代尔堡，美国。通过对抗性学习缓解不必要的偏见。人工智能发展协会。Brian Hu Zhang、Blake Lemoine和Margaret Mitchell。2018年，通过对抗性学习缓解不必要的偏见。人工智能发展协会。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_58_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/3298689.3346997”}]，“event”：{”name“：”WSDM'21:第十四届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议“，”location“：”Virtual event Israel“，”缩写词“：”WSDM'21“，”赞助商“：[”SIGMOD ACM数据管理特别兴趣小组“，”SIGWEB ACM超文本、超媒体和Web特别兴趣小组“，“SIGKDD ACM数据知识发现特别兴趣小组”，“SIGIR ACM信息检索特殊兴趣小组”]}，“container-title”：[“第十四届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集”]，“original-title“：[]，“link”：[{“URL”：“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3437963.3441732“，”content-type“：”unspecified“，”内容版本“：”vor“，”intended-application“：”相似性检查“}]，”deposed“：{”date-parts“：[[2023,1,9]]，”date-time“：“2023-01-09T19:27:00Z”，”timestamp“：1673292420000}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3437963.3441732“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[[2021,3,8]]}，“引用计数”：58，“alternative-id”：[“10.1145\/343763.3441732”，“10.1145\/3437963”]，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1145\/34963.441732”，“relation”：{}，“subject”：[]，“published”：{“date-parts”：[[2021,3,8]]}，”assertion“：[{”value“：”2021-03-08“，”order“：2，”name“：”published“，”label“：”published“，”group“：{“name”：”publication_history“，”标签“：”publication history“}}]}}