arXiv · cs.AI · Guangyan Gan, Ling Zhang, Yanhua Cheng, Yongxiang Tang, Kaiyuan Li, Xialong Liu, Peng Jiang · 10 小时前模型评分32
F-CTSD：面向异构子群情境实验的公平性感知设计算法
Fairness-Aware Design for Contextual Experiments: Guaranteeing Reliability and Equity in Heterogeneous Subgroups
导读
研究者提出公平性感知的情境化 Track-and-Stop 设计算法（F-CTSD，Fairness-Aware Contextual Track-and-Stop Design），在最小化所需样本量的同时为子群公平性提供统计保证，并推导出该约束下的精确样本复杂度。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “To address this gap, we introduce a Fairness-Aware Contextual Track-and-Stop Design (F-CTSD) algorithm.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org