曝光公平性

Exposure Fairness是指在机器学习推荐系统中，确保每个项目或用户获得公平曝光机会的原则与方法。它旨在通过优化算法，减少因数据偏差导致的不公平现象，提升系统的整体公正性和透明度。在对抗性学习框架中，Exposure Fairness可以有效平衡不同群体的利益，避免资源过度集中于少数热门项目，从而提高用户体验和满意度。