标题 Understanding and improving fairness in cognitive diagnosis 期刊 Science China Information Sciences
- Motivation
- 强调不同敏感因素对诊断的影响，会有不公平性的诊断。而现有诊断模型偏向于提高 acc，忽略了公平性考虑。
- 解决思路
- 先分析是否存在公平性问题
- 给出本文公平性定义：由敏感属性划分的群体之间的熟练度差距。
- 以往公平性定义分两类
- 个体公平：相似个体需要相似对待
- 群体公平：优势群体与弱势群体需要相似对待（本文考虑）
- 例如，人口均等、机会均等、优势均等
- 再提出偏差熟练和和公平熟练度两个概念
- 偏差熟练度
- 公平熟练度
- 利用对抗学习网络，根据已有的对抗框架 fairCF 分析与推荐敏感属性无关的公平表示，应用于 CD
- 先分析是否存在公平性问题