Équité d'exposition

L'Équité d'Exposition fait référence au principe et aux méthodes dans les systèmes de recommandation d'apprentissage automatique qui garantissent à chaque élément ou utilisateur une chance équitable d'être exposé. Elle vise à optimiser les algorithmes pour réduire les phénomènes injustes causés par le biais des données, améliorant ainsi la justice et la transparence globales du système. Dans un cadre d'apprentissage antagoniste, l'Équité d'Exposition peut efficacement équilibrer les intérêts de différents groupes, empêchant les ressources de se concentrer excessivement sur quelques éléments populaires, ce qui améliore l'expérience et la satisfaction des utilisateurs.