我们研究了通过中等数量的成对比较查询引发决策者偏好的问题，以使它们成为特定问题的高质量推荐。我们受到高赌场域中的应用程序的推动，例如选择分配稀缺资源的政策以满足基本需求（例如，用于移植或住房的肾脏，因为那些经历无家可归者），其中需要由（部分）提出引出的偏好。我们在基于偏好的偏好中模拟不确定性，并调查两个设置：a）脱机偏出设置，其中所有查询都是一次，b）在线诱因设置，其中按时间顺序选择查询。我们提出了这些问题的强大优化制剂，这些问题集成了偏好诱导和推荐阶段，其目的是最大化最坏情况的效用或最小化最坏情况的后悔，并研究其复杂性。对于离线案例，在活动偏好诱导与决策信息发现的两个半阶段的稳健优化问题的形式中，我们提供了我们通过列解决的混合二进制线性程序的形式提供了等效的重构。 -Constraint生成。对于在线设置，主动偏好学习采用多级强大优化问题的形式与决策依赖的信息发现，我们提出了一种保守的解决方案方法。合成数据的数值研究表明，我们的方法在最坏情况级别，后悔和效用方面从文献中倾斜最先进的方法。我们展示了我们的方法论如何用于协助无家可归的服务机构选择分配不同类型的稀缺住房资源的政策，以遇到无家可归者。

Recommender systems can strongly influence which information we see online, e.g., on social media, and thus impact our beliefs, decisions, and actions. At the same time, these systems can create substantial business value for different stakeholders. Given the growing potential impact of such AI-based systems on individuals, organizations, and society, questions of fairness have gained increased attention in recent years. However, research on fairness in recommender systems is still a developing area. In this survey, we first review the fundamental concepts and notions of fairness that were put forward in the area in the recent past. Afterward, through a review of more than 150 scholarly publications, we present an overview of how research in this field is currently operationalized, e.g., in terms of general research methodology, fairness measures, and algorithmic approaches. Overall, our analysis of recent works points to specific research gaps. In particular, we find that in many research works in computer science, very abstract problem operationalizations are prevalent, and questions of the underlying normative claims and what represents a fair recommendation in the context of a given application are often not discussed in depth. These observations call for more interdisciplinary research to address fairness in recommendation in a more comprehensive and impactful manner.

针对社会福利计划中个人的干预措施的主要问题之一是歧视：个性化治疗可能导致跨年龄，性别或种族等敏感属性的差异。本文解决了公平有效的治疗分配规则的设计问题。我们采用了第一次的非遗憾视角，没有危害：我们选择了帕累托边境中最公平的分配。我们将优化投入到混合构成线性程序公式中，可以使用现成的算法来解决。我们对估计的政策功能的不公平性和在帕累托前沿的不公平保证在一般公平概念下的不公平性范围内得出了遗憾。最后，我们使用教育经济学的应用来说明我们的方法。

We study critical systems that allocate scarce resources to satisfy basic needs, such as homeless services that provide housing. These systems often support communities disproportionately affected by systemic racial, gender, or other injustices, so it is crucial to design these systems with fairness considerations in mind. To address this problem, we propose a framework for evaluating fairness in contextual resource allocation systems that is inspired by fairness metrics in machine learning. This framework can be applied to evaluate the fairness properties of a historical policy, as well as to impose constraints in the design of new (counterfactual) allocation policies. Our work culminates with a set of incompatibility results that investigate the interplay between the different fairness metrics we propose. Notably, we demonstrate that: 1) fairness in allocation and fairness in outcomes are usually incompatible; 2) policies that prioritize based on a vulnerability score will usually result in unequal outcomes across groups, even if the score is perfectly calibrated; 3) policies using contextual information beyond what is needed to characterize baseline risk and treatment effects can be fairer in their outcomes than those using just baseline risk and treatment effects; and 4) policies using group status in addition to baseline risk and treatment effects are as fair as possible given all available information. Our framework can help guide the discussion among stakeholders in deciding which fairness metrics to impose when allocating scarce resources.

作为一种预测模型的评分系统具有可解释性和透明度的显着优势，并有助于快速决策。因此，评分系统已广泛用于各种行业，如医疗保健和刑事司法。然而，这些模型中的公平问题长期以来一直受到批评，并且使用大数据和机器学习算法在评分系统的构建中提高了这个问题。在本文中，我们提出了一般框架来创建公平知识，数据驱动评分系统。首先，我们开发一个社会福利功能，融入了效率和群体公平。然后，我们将社会福利最大化问题转换为机器学习中的风险最小化任务，并在混合整数编程的帮助下导出了公平感知评分系统。最后，导出了几种理论界限用于提供参数选择建议。我们拟议的框架提供了适当的解决方案，以解决进程中的分组公平问题。它使政策制定者能够设置和定制其所需的公平要求以及其他特定于应用程序的约束。我们用几个经验数据集测试所提出的算法。实验证据支持拟议的评分制度在实现利益攸关方的最佳福利以及平衡可解释性，公平性和效率的需求方面的有效性。

公平性是在算法决策中的重要考虑因素。当具有较高优异的代理人获得比具有较低优点的试剂更差的代理人时，发生不公平。我们的中心点是，不公平的主要原因是不确定性。制定决策的主体或算法永远无法访问代理的真实优点，而是使用仅限于不完全预测优点的代理功能（例如，GPA，星形评级，推荐信）。这些都没有完全捕捉代理人的优点;然而，现有的方法主要基于观察到的特征和结果直接定义公平概念。我们的主要观点是明确地承认和模拟不确定性更为原则。观察到的特征的作用是产生代理商的优点的后部分布。我们使用这个观点来定义排名中近似公平的概念。我们称之为algorithm $ \ phi $ -fair（对于$ \ phi \ in [0,1] $）如果它具有以下所有代理商$ x $和所有$ k $：如果代理商$ x $最高$ k $代理以概率至少为$ \ rho $（根据后部优点分配），那么该算法将代理商在其排名中以概率排名，至少$ \ phi \ rho $。我们展示了如何计算最佳地互惠对校长进行近似公平性的排名。除了理论表征外，我们还提出了对模拟研究中的方法的潜在影响的实证分析。对于真实世界的验证，我们在纸质建议系统的背景下应用了这种方法，我们在KDD 2020会议上建立和界定。

业务分析（BA）的广泛采用带来了财务收益和提高效率。但是，当BA以公正的影响为决定时，这些进步同时引起了人们对法律和道德挑战的不断增加。作为对这些关注的回应，对算法公平性的新兴研究涉及算法输出，这些算法可能会导致不同的结果或其他形式的对人群亚组的不公正现象，尤其是那些在历史上被边缘化的人。公平性是根据法律合规，社会责任和效用是相关的；如果不充分和系统地解决，不公平的BA系统可能会导致社会危害，也可能威胁到组织自己的生存，其竞争力和整体绩效。本文提供了有关算法公平的前瞻性，注重BA的评论。我们首先回顾有关偏见来源和措施的最新研究以及偏见缓解算法。然后，我们对公用事业关系的详细讨论进行了详细的讨论，强调经常假设这两种构造之间经常是错误的或短视的。最后，我们通过确定企业学者解决有效和负责任的BA的关键的有影响力的公开挑战的机会来绘制前进的道路。

我们通过反馈信息研究了离线和在线上下文优化的问题，而不是观察损失，我们会在事后观察到最佳的动作，而是对目标功能充分了解的甲骨文。我们的目标是最大程度地减少遗憾，这被定义为我们的损失与全知的甲骨所产生的损失之间的区别。在离线设置中，决策者可以从过去段中获得信息，并且需要做出一个决策，而在在线环境中，决策者在每个时期内都会动态地基于一组新的可行动作和上下文功能，以动态进行决策。 。对于离线设置，我们表征了最佳的最小策略，确定可以实现的性能，这是数据引起的信息的基础几何形状的函数。在在线环境中，我们利用这种几何表征来优化累积遗憾。我们开发了一种算法，该算法在时间范围内产生了对数的第一个遗憾。

在当今的社会中，算法建议和决策已经变得普遍存在。其中许多和其他数据驱动的政策，特别是在公共政策领域，基于已知的确定性规则，以确保其透明度和可解释性。例如，算法预审风险评估，即作为我们的激励申请，提供相对简单，确定性的分类分数和建议，以帮助法官发出释放决策。我们如何根据现有的确定性政策使用数据，并学习新的和更好的策略？不幸的是，策略学习的先前方法不适用，因为它们需要现有的政策是随机而非确定性的。我们开发了一种强大的优化方法，部分地识别策略的预期效用，然后通过最小化最坏情况后悔找到最佳策略。由此产生的政策是保守的，但具有统计安全保障，允许政策制定者限制产生比现有政策更糟糕的结果的可能性。我们将这种方法扩展到人类借助算法建议作出决策的共同和重要的环境。最后，我们将提议的方法应用于预审风险评估工具的独特现场实验。我们推出了新的分类和推荐规则，以保留现有仪器的透明度和可解释性，同时可能以较低的成本导致更好的整体结果。

我们探索了一个新的强盗实验模型，其中潜在的非组织序列会影响武器的性能。上下文 - 统一算法可能会混淆，而那些执行正确的推理面部信息延迟的算法。我们的主要见解是，我们称之为Deconfounst Thompson采样的算法在适应性和健壮性之间取得了微妙的平衡。它的适应性在易于固定实例中带来了最佳效率，但是在硬性非平稳性方面显示出令人惊讶的弹性，这会导致其他自适应算法失败。

我们考虑具有未知实用程序参数的多项式logit模型（MNL）下的动态分类优化问题。本文研究的主要问题是$ \ varepsilon $ - 污染模型下的模型错误指定，该模型是强大统计和机器学习中的基本模型。特别是，在整个长度$ t $的销售范围内，我们假设客户根据$（1- \ varepsilon）$ - 时间段的$（1- \ varepsilon）的基础多项式logit选择模型进行购买，并进行任意购买取而代之的是在剩余的$ \ varepsilon $ - 分数中的决策。在此模型中，我们通过主动淘汰策略制定了新的强大在线分类优化政策。我们对遗憾建立上限和下界，并表明当分类能力恒定时，我们的政策是$ t $的最佳对数因素。分类能力具有恒定的上限。我们进一步制定了一种完全自适应策略，该政策不需要任何先验知识，即污染参数$ \ varepsilon $。如果存在最佳和亚最佳产品之间存在的亚临时差距，我们还建立了依赖差距的对数遗憾上限和已知的 - $ \ VAREPSILON $和UNKNOWER-$ \ \ VAREPSILON $案例。我们的仿真研究表明，我们的政策表现优于基于上置信度范围（UCB）和汤普森采样的现有政策。

推荐系统在市场中使用时发挥了双重作用：它们可以帮助用户从大型游泳池中选择最需要的物品，并有助于将有限数量的物品分配给最想要它们的用户。尽管在许多现实世界中的推荐设置中，能力限制的流行率普遍存在，但缺乏将它们纳入这些系统设计的原则性方式。在此激励的情况下，我们提出了一个交互式框架，系统提供商可以通过机会主义探索分配来提高向用户的建议质量，从而最大程度地利用用户奖励并使用适当的定价机制尊重容量约束。我们将问题建模为低排名组合的多臂匪徒问题的实例，并在手臂上进行了选择约束。我们采用一种集成方法，使用协作过滤，组合匪徒和最佳资源分配中的技术，以提供一种算法，可证明可以实现次线性遗憾，即$ \ tilde {\ mathcal {\ sqrt {o}}（\ sqrt {\ sqrt {n+m（n+m）{n+m（n+m） ）rt}）$ in $ t $ rounds，用于$ n $用户，$ m $项目和排名$ r $ ney奖励矩阵的问题。关于合成和现实世界数据的实证研究也证明了我们方法的有效性和性能。

我们考虑一个预期值排名和选择问题，其中所有K解决方案的仿真输出都取决于常见的不确定输入模型。鉴于输入模型的不确定性是由有限支持的概率单纯捕获的，我们将最佳最佳（MPB）定义为最佳概率最大的解决方案。为了设计有效的采样算法以找到MPB，我们首先得出了一个错误选择MPB的概率的较大偏差率，然后提出最佳计算预算分配（OCBA）问题，以找到最佳的静态采样比率的最佳静态采样率所有解决方案输入模型对最大化下限。我们设计了一系列顺序算法，这些算法应用于可解释和计算有效的采样规则，并证明其采样比达到了随着仿真预算的增加而达到OCBA问题的最佳条件。该算法针对用于上下文排名和选择问题的最新顺序抽样算法进行了基准测试，并证明在查找MPB时具有出色的经验性能。

本文在动态定价的背景下调查预先存在的离线数据对在线学习的影响。我们在$ t $期间的销售地平线上研究单一产品动态定价问题。每个时段的需求由产品价格根据具有未知参数的线性需求模型确定。我们假设在销售地平线开始之前，卖方已经有一些预先存在的离线数据。离线数据集包含$ N $示例，其中每个标准是由历史价格和相关的需求观察组成的输入输出对。卖方希望利用预先存在的离线数据和顺序在线数据来最大限度地减少在线学习过程的遗憾。我们的特征在于在线学习过程的最佳遗憾的脱机数据的大小，位置和分散的联合效果。具体而言，离线数据的大小，位置和色散由历史样本数量为$ n $，平均历史价格与最佳价格$ \ delta $之间的距离以及历史价格的标准差价Sigma $分别。我们表明最佳遗憾是$ \ widetilde \ theta \ left（\ sqrt {t} \ wedge \ frac {t} {（n \ wedge t）\ delta ^ 2 + n \ sigma ^ 2} \右）$，基于“面对不确定性”原则的“乐观主义”的学习算法，其遗憾是最佳的对数因子。我们的结果揭示了对脱机数据的大小的最佳遗憾率的惊人变换，我们称之为阶段转型。此外，我们的结果表明，离线数据的位置和分散也对最佳遗憾具有内在效果，我们通过逆平面法量化了这种效果。

Uncertainty is prevalent in engineering design, statistical learning, and decision making broadly. Due to inherent risk-averseness and ambiguity about assumptions, it is common to address uncertainty by formulating and solving conservative optimization models expressed using measure of risk and related concepts. We survey the rapid development of risk measures over the last quarter century. From its beginning in financial engineering, we recount their spread to nearly all areas of engineering and applied mathematics. Solidly rooted in convex analysis, risk measures furnish a general framework for handling uncertainty with significant computational and theoretical advantages. We describe the key facts, list several concrete algorithms, and provide an extensive list of references for further reading. The survey recalls connections with utility theory and distributionally robust optimization, points to emerging applications areas such as fair machine learning, and defines measures of reliability.

本文考虑了在分解正常形式（DNF，ANDS的DNF，ANDS，相当于判定规则集）或联合正常形式（CNF，ORS）作为分类模型的联合正常形式的学习。为规则简化，将整数程序配制成最佳贸易分类准确性。我们还考虑公平设定，并扩大制定，以包括对两种不同分类措施的明确限制：机会平等和均等的赔率。列生成（CG）用于有效地搜索候选条款（连词或剖钉）的指数数量，而不需要启发式规则挖掘。此方法还会绑定所选规则集之间的间隙和培训数据上的最佳规则集。要处理大型数据集，我们建议使用随机化的近似CG算法。与三个最近提出的替代方案相比，CG算法主导了16个数据集中的8个中的精度简单折衷。当最大限度地提高精度时，CG与为此目的设计的规则学习者具有竞争力，有时发现明显更简单的解决方案，这些解决方案不太准确。与其他公平和可解释的分类器相比，我们的方法能够找到符合较严格的公平概念的规则集，以适度的折衷准确性。

随着优化软件的显着改进，几十年前似乎棘手的大规模问题的解决方案现在已成为日常任务。这将更多的现实应用程序纳入了优化器的范围。同时，解决优化问题通常是将解决方案付诸实践时较小的困难之一。一个主要的障碍是，可以将优化软件视为黑匣子，它可能会产生高质量的解决方案，但是当情况发生变化时，可以创建完全不同的解决方案，从而导致对优化解决方案的接受率低。这种可解释性和解释性的问题在其他领域（例如机器学习）引起了极大的关注，但在优化方面却不那么关注。在本文中，我们提出了一个优化框架，以得出本质上具有易于理解的解释性规则的解决方案，在哪些情况下应选择解决方案。我们专注于代表解释性规则的决策树，我们提出了整数编程公式以及一种启发式方法，以确保我们的方法即使在大规模问题上也适用。使用随机和现实世界数据的计算实验表明，固有的可解释性成本可能很小。

我们研究了一个决策者的问题，即当面对参与决策（随机）取决于他们获得的激励措施的代理商时，发现最佳的货币激励计划。我们的重点是限制的政策，以实现两种公平性能，这些公平性能排除了不同的代理人平均经历不同治疗的结果。我们将问题提出为高维的随机优化问题，并通过使用紧密相关的确定性变体进行研究。我们表明，该确定性变体的最佳静态解决方案对于在公平性约束下的动态问题均非最佳。尽管解决最佳静态解决方案会引起非凸优化问题，但我们发现了一个结构性属性，该属性使我们能够设计一种可拖延，快速的启发式策略。利益相关者保留的传统计划忽略公平限制；确实，这些目的是利用差异化激励与系统的反复互动。我们的工作（i）表明，即使没有明确的歧视，动态政策也可能通过改变系统的类型组成而无意间歧视不同类型的药物，并且（ii）提出了渐近的最佳政策，以避免这种歧视性局势。

Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a recently proposed search method that combines the precision of tree search with the generality of random sampling. It has received considerable interest due to its spectacular success in the difficult problem of computer Go, but has also proved beneficial in a range of other domains. This paper is a survey of the literature to date, intended to provide a snapshot of the state of the art after the first five years of MCTS research. We outline the core algorithm's derivation, impart some structure on the many variations and enhancements that have been proposed, and summarise the results from the key game and non-game domains to which MCTS methods have been applied. A number of open research questions indicate that the field is ripe for future work.

价格歧视，这是指为不同客户群体的不同价格进行规定的策略，已广泛用于在线零售。虽然它有助于提高在线零售商的收入，但它可能会对公平产生严重关切，甚至违反了监管和法律。本文研究了公平限制下动态歧视性定价的问题。特别是，我们考虑一个有限的销售长度$ T $的单一产品，为一组客户提供两组客户。每组客户都有其未知的需求功能，需要学习。对于每个销售期间，卖方确定每组的价格并观察其购买行为。虽然现有文学主要侧重于最大化收入，但在动态定价文学中确保不同客户的公平尚未完全探索。在这项工作中，我们采用了（Cohen等人）的公平概念。对于价格公平性，我们在遗憾方面提出了最佳的动态定价政策，从而强制执行严格的价格公平制约。与标准$ \ sqrt {t} $ - 在线学习中的遗憾遗憾，我们表明我们案例中的最佳遗憾是$ \ tilde {\ theta}（t ^ {4/5}）$。我们进一步将算法扩展到更普遍的公平概念，包括作为一个特例的需求公平。为了处理这一普通类，我们提出了一个柔和的公平约束，并开发了实现$ \ tilde {o}（t ^ {4/5}）$后悔的动态定价政策。