は行列分解から算出 ランクごとの接触重みは DCG を利用 比較手法 FairRec(*) : Userが順に1つずつとる(先取り)ドラフト会議方式 微分可能な関数による方法 welf : NeurIPS(2021)で提案された減衰関数 を使う。 eq. exposure (stf) : item exposure の分散を使う (Giniっぽい) GGF : 提案法 GGFについては、utility が小さい user に重みを付ける two-side fairness を考慮した計算も実施。 (*) Patro+(2020), FairRec: Two-Sided Fairness for Personalized Recommendations in Two-Sided Platforms (WWW2020, arxiv/2002.10764) IR Reading 2022 秋 / Optimizing generalized Gini indices for fairness in rankings 11