露出公平性

露出公平性（Exposure Fairness）とは、機械学習の推薦システムにおいて、各アイテムやユーザーが公正な露出の機会を得られるようにする原則と方法のことです。データバイアスによって引き起こされる不公平な現象を減らすことを目指し、アルゴリズムを最適化することでシステム全体の公平性と透明性を向上させます。敵対的学習フレームワーク内で、露出公平性は異なるグループの利益を効果的にバランスさせ、リソースが一部の人気アイテムに過度に集中することを防ぎ、ユーザー体験と満足度を向上させることが可能です。