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Exposure Fairness

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/haolun-wu/jmefairness

공식 코드

Joint Multisided Exposure Fairness for Recommendation

https://github.com/masoudmansoury/ealinucb

공식 코드

Mitigating Exposure Bias in Online Learning to Rank Recommendation: A Novel Reward Model for Cascading Bandits

https://github.com/multifair-bandits/stochastic_fair_bandits

공식 코드

Simultaneously Achieving Group Exposure Fairness and Within-Group Meritocracy in Stochastic Bandits

https://github.com/riktor/exadmm-recommender

공식 코드

Scalable and Provably Fair Exposure Control for Large-Scale Recommender Systems

https://github.com/theresiavr/DPFR-recsys-evaluation

공식 코드

Joint Evaluation of Fairness and Relevance in Recommender Systems with Pareto Frontier

https://github.com/theresiavr/can-we-trust-recsys-fairness-evaluation

공식 코드

Can We Trust Recommender System Fairness Evaluation? The Role of Fairness and Relevance

https://github.com/theresiavr/individual-item-fairness-measures-recsys

공식 코드

Evaluation Measures of Individual Item Fairness for Recommender Systems: A Critical Study

https://github.com/olineranum/jme-fairness_reproduction_study

Joint Multisided Exposure Fairness for Recommendation

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.