Expositionsfairness

Exposure Fairness bezieht sich auf das Prinzip und die Methoden in Empfehlungssystemen des maschinellen Lernens, die sicherstellen, dass jedes Element oder jeder Benutzer eine faire Chance auf Sichtbarkeit erhält. Ziel ist es, Algorithmen zu optimieren, um Ungerechtigkeiten, die durch Datenverzerrungen verursacht werden, zu reduzieren und damit die Gesamtfairness und Transparenz des Systems zu verbessern. Innerhalb eines adversären Lernrahmens kann Exposure Fairness die Interessen verschiedener Gruppen effektiv ausbalancieren, verhindert, dass Ressourcen übermäßig auf wenige beliebte Elemente konzentriert werden, und trägt so zur Verbesserung der Benutzererfahrung und -zufriedenheit bei.