摘要： 
推荐系统的公平性（fairness）正在成为推荐系统领域的一个新的突破点，目前对于推荐系统这种需要落地的应用，单纯的在模型领域取得准确率等指标的突破已经不是唯一的追求。虽然fancy的模型依然重要，但是越来越多的学者关注于模型在应用中的可解释性以及机器学习算法中性别偏见、种族歧视等不公平问题，而这也与社会学、人口学、经济学等不同学科产生了交叉。 阅读全文
推荐系统的公平性（fairness）正在成为推荐系统领域的一个新的突破点，目前对于推荐系统这种需要落地的应用，单纯的在模型领域取得准确率等指标的突破已经不是唯一的追求。虽然fancy的模型依然重要，但是越来越多的学者关注于模型在应用中的可解释性以及机器学习算法中性别偏见、种族歧视等不公平问题，而这也与社会学、人口学、经济学等不同学科产生了交叉。 阅读全文