越來越多的人際互動在社交媒體平臺上數字化，并受到算法決策的影響，而確保這些算法的公平對待變得越來越重要。在這項工作中，我們研究了在社交媒體數據上訓練的協作過濾推薦系統中的性別偏見。我們研發了神經公平協同過濾(NFCF)，這是一個在推薦與職業相關的敏感項目(如工作、學術集中程度或課程)時減少性別偏見的實用框架，使用了神經協同過濾的預訓練和微調方法，并輔以偏見糾正技術。我們分別在MovieLens數據集和Facebook數據集上展示了我們的方法在性別去偏見職業和大學專業推薦方面的效用，并取得了比一些最先進的模型更好的表現和更公平的行為。
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題目： Lorentzian Graph Convolutional Networks 會議： WWW 2021
圖卷積神經網絡（GCN）最近受到了大量研究者的關注。大多數GCN使用歐幾里得幾何學習節點的特征表示，但是對于具有無標度或層次結構的圖，歐幾里得幾何可能會產生較高的失真。近來，一些GCN使用非歐幾里得幾何，例如雙曲幾何，解決以上問題。盡管雙曲GCN展示了其性能，但是現有的雙曲圖操作實際上不能嚴格遵循雙曲幾何，這可能會限制雙曲幾何的能力，從而損害雙曲GCN的性能。 在本文中，我們提出了一種新穎的洛倫茲圖卷積網絡（LGCN），它在雙曲空間的雙曲面模型上設計了統一的圖操作框架。從該框架派生出嚴格的雙曲圖操作，包括特征變換和非線性激活，以確保變換后的節點特征遵循雙曲幾何。此外，基于洛倫茲距離的質心，我們提出了一種優雅的雙曲鄰居聚合方式，以確保被聚合的節點特征滿足數學意義。并且，我們從理論上證明了一些提出的操作等同于在另一類雙曲幾何中的定義，表明所提出的方法填補了雙曲面模型缺乏嚴謹的圖操作的空白。
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現有的協同過濾(CF)方法大多是基于匹配的思想設計的，即通過使用淺層或深層模型從數據中學習用戶和項目嵌入，試圖捕獲數據中的關聯關聯模式，這樣用戶嵌入就可以通過設計或學習的相似函數與相關的物品嵌入相匹配。然而，推薦作為一種認知而非感知智能任務，不僅需要從數據中進行模式識別和匹配的能力，還需要對數據進行認知推理的能力。在本文中，我們將協同過濾(CF)提升為協同推理(CR)，即每個用戶知道推理空間的一部分，并在空間中協作進行推理，以估計彼此的偏好。在技術上，我們提出了一個神經協作推理(NCR)框架來連接學習和推理。具體來說，我們整合了表示學習和邏輯推理的能力，其中表示從感知的角度捕捉數據中的相似模式，而邏輯促進了知情決策的認知推理。然而，一個重要的挑戰是在一個共享的體系結構中架起可微分神經網絡和符號推理的橋梁，以進行優化和推理。為解決這一問題，我們提出了一種模塊化的推理體系結構，將AND(∧)、OR(∨)、NOT(?)等邏輯運算學習為蘊涵推理(→)的神經模塊。這樣，邏輯表達式就可以等效地組織成神經網絡，從而在連續空間中進行邏輯推理和預測。與淺層、深層和推理模型相比，在真實數據集上的實驗驗證了我們的框架的優勢。
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在推薦系統中，當用戶-物品交互數據稀疏時，常用社會關系來提高推薦質量。大多數現有的社交推薦模型都是利用成對關系來挖掘潛在的用戶偏好。然而，現實生活中用戶之間的互動非常復雜，用戶關系可以是高階的。超圖提供了一種自然的方式來建模復雜的高階關系，而它在改善社會推薦方面的潛力還有待開發。在本文中，我們填補了這一空白，提出了一種利用高階用戶關系增強社交推薦的多通道超圖卷積網絡。技術上，網絡中的每個通道通過超圖卷積編碼一個描述常見高階用戶關系模式的超圖。通過聚合通過多種渠道學習到的嵌入，我們獲得了全面的用戶表示，從而產生推薦結果。然而，聚合操作也可能掩蓋不同類型高階連接信息的固有特征。為了彌補累積損失，我們創新性地將自監督學習融入到超圖卷積網絡的訓練中，以獲取具有層次互信息最大化的連通信息。在多個真實數據集上的實驗結果表明，該模型優于SOTA方法，消融研究驗證了多通道設置和自監督任務的有效性。我們的模型的實現可以通過//github.com/Coder-Yu/RecQ獲得。
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雙曲空間提供了豐富的設置來學習具有優越屬性的嵌入，這些屬性在計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等領域得到了利用。最近，有人提出了幾種雙曲線方法來學習推薦設置中的用戶和項目的魯棒表示。但是，這些方法不能捕獲推薦領域中通常存在的高階關系。另一方面，圖卷積神經網絡(GCNs)則擅長通過對局部表示應用多層聚合來捕獲更高階的信息。在本文中，我們提出了一個用于協同過濾的雙曲線GCN模型，以一種新穎的方式將這些框架結合起來。我們證明了我們的模型可以在邊緣損失的情況下有效學習，并證明了雙曲空間在邊緣設置下具有理想的性質。在測試時，我們的模型使用雙曲距離來進行推理，雙曲距離保留了學習空間的結構。我們對三個公共基準進行了廣泛的實證分析，并與一組大型基線進行比較。我們的方法實現了非常具有競爭力的結果，并超過領先的基線，包括歐幾里德GCN對等物。我們進一步研究了雙曲線嵌入的性質，并表明它們對數據提供了有意義的見解。該工作的完整代碼可以在這里://github.com/layer6ai-labs/HGCF。
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越來越多的人際互動在社交媒體平臺上數字化，并受到算法決策的影響，而確保這些算法的公平對待變得越來越重要。在這項工作中，我們調查了在社交媒體數據上訓練的協作過濾推薦系統中的性別偏見。我們開發了神經公平協同過濾(NFCF)，這是一個在推薦與職業相關的敏感項目(如工作、學術集中程度或課程)時減少性別偏見的實用框架，使用了神經協同過濾的預訓練和微調方法，并輔以偏見糾正技術。我們分別在MovieLens數據集和Facebook數據集上展示了我們的方法在性別去偏見職業和大學專業推薦方面的效用，并取得了比一些最先進的模型更好的表現和更公平的行為。
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排名，尤其是搜索和推薦系統中的排名，通常決定了人們如何訪問信息以及信息如何暴露給人們。因此，如何平衡信息披露的相關性和公平性是現代信息披露系統的關鍵問題之一。由于傳統的排名框架將文檔與相關性進行短視排序，這將不可避免地引入不公平的結果曝光，最近關于排名公平性的研究主要集中在動態排名范式，其中結果排名可以實時調整，以支持群體(如種族、性別等)的公平性。然而，現有關于動態學習排序公平性的研究，往往通過顯著犧牲排名前結果的相關性和公平性來實現排序列表中文檔曝光的總體公平性。為了解決這一問題，我們提出了一種公平無偏的排序方法——最大邊際公平(maximum Marginal Fairness, MMF)。該算法集成了對相關性和基于績效的公平性的無偏估計，同時提供了一個顯式控制器來平衡文檔的選擇，以最大化top-k結果的邊際相關性和公平性。理論分析和實證分析表明，我們的方法在長列表公平性上有較小的妥協，在top-k排序的相關性和公平性方面都取得了優于現有算法的效率和有效性。
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點擊率(CTR)預測在推薦系統和在線廣告中起著至關重要的作用。這些應用程序中使用的數據是多字段類別數據，其中每個特征屬于一個字段。字段信息被證明是重要的，在他們的模型中有一些考慮字段的工作。在本文中，我們提出了一種新的方法來有效和高效地建模場信息。該方法是對FwFM的直接改進，被稱為場矩陣分解機(FmFM，或FM2)。在FmFM框架下，我們對FM和FwFM提出了新的解釋，并與FFM進行了比較。除了對交叉項進行修剪外，我們的模型還支持特定領域的可變維度的嵌入向量，這是一種軟修剪。在保持模型性能的同時，我們還提出了一種有效的最小化維數的方法。FmFM模型還可以通過緩存中間向量來進一步優化，它只需要數千次浮點運算(FLOPs)就可以做出預測。實驗結果表明，該算法的性能優于復雜的FFM算法。FmFM模型的性能也可以與DNN模型相媲美，DNN模型在運行時需要更多FLOPs 。
//www.zhuanzhi.ai/paper/39df3ac3e3acb641f86294a4d6acb39f
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推薦系統作為人工智能的一個重要應用，是最普遍的計算機輔助系統之一，幫助用戶找到潛在的興趣項目。近年來，人工智能應用的公平性問題引起了研究人員的廣泛關注。這些方法大多假定實例獨立，并設計復雜的模型來消除敏感信息，以促進公平。然而，推薦系統與這些方法有很大的不同，因為用戶和商品自然形成一個用戶-商品二部圖，并且在圖結構中相互協作。在本文中，我們提出了一種新的基于圖的技術來保證任何推薦模型的公平性。這里的公平性要求指的是在用戶建模過程中不暴露敏感特性集。具體來說，給定任何推薦模型的原始嵌入，我們學習一組過濾器，這些過濾器將每個用戶和每個物品的原始嵌入轉換為一個基于敏感特征集的過濾嵌入空間。對于每個用戶，這種轉換是在以用戶為中心的圖的對抗學習下實現的，以便在過濾后的用戶嵌入和該用戶的子圖結構之間模糊每個敏感特征。最后，大量的實驗結果清楚地表明了我們所提出的模型在公平推薦方面的有效性。
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當前的大規模語言模型可能由于其訓練數據而產生政治偏見，當將它們部署在現實環境中時可能會導致嚴重的問題。
在本文中，我們提出了用于衡量GPT-2生成中的政治偏見的指標，并提出了一種強化學習（RL）框架，用于緩解生成的文本中的政治偏見。通過使用來自詞嵌入或分類器的獎勵，我們的RL框架無需訪問訓練數據或要求對模型進行重新訓練即可指導去偏見生成。
在對政治偏見敏感的三個屬性（性別、位置和主題）的實證實驗中，我們的方法根據我們的指標和人工評估很好地減少了偏見，同時保持了可讀性和語義一致性。
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情感在發現網絡虛假新聞中扮演著重要的角色。在利用情感信號時，現有的方法主要是利用發布者所傳達的新聞內容的情感(即發布者情感)。然而，虛假新聞往往是為了喚起人們的高喚醒或激活人們的情緒，像病毒一樣傳播，因此，新聞評論引起的群眾情緒(即社會情緒)是不可忽視的。此外，還需要探索出版者情緒與社會情緒(即雙重情緒)之間是否存在關系，以及雙重情緒如何在假新聞中出現。在本文中，我們提出了雙重情感特征來挖掘雙重情感及其之間的關系，用于虛假新聞的檢測。我們設計了一個通用的范例，將它插入到任何現有的檢測器作為增強。在三個真實數據集上的實驗結果表明了該特征的有效性。
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