Какие fairness-проблемы возникают в рекомендациях?

В рекомендационных системах fairness-проблемы связаны с несправедливым распределением рекомендаций между пользователями или объектами. Основные проблемы:

• Популярность искажения (Popularity bias): система склонна рекомендовать популярные объекты чаще, что снижает видимость менее популярных, но потенциально релевантных.
• Дисбаланс между группами пользователей: некоторые группы пользователей (например, по возрасту, полу, региону) могут получать менее качественные или менее разнообразные рекомендации.
• Дисбаланс между создателями контента: авторы с меньшей известностью или из меньшинств могут получать меньше показов и взаимодействий.
• Обратная связь и замкнутый цикл: рекомендации влияют на поведение пользователей, что может усиливать существующие предубеждения и несправедливости.

Для борьбы с этими проблемами применяют методы балансировки, регуляризации и специальные метрики fairness при обучении моделей.