Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Advances in Bias and Fairness in Information Retrieval: Third International Workshop, BIAS 2022, Stavanger, Norway, April 10, 2022, Revised Selected Papers

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 65,42 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Advances in Bias and Fairness in Information Retrieval: Third International Workshop, BIAS 2022, Stavanger, Norway, April 10, 2022, Revised Selected PapersPalielināt
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book constitutes refereed proceedings of the Third International Workshop on Algorithmic Bias in Search and Recommendation, BIAS 2022, held in April, 2022. 

The 9 full papers and 4 short papers were carefully reviewed and selected from 34 submissions. The papers cover topics that go from search and recommendation in online dating, education, and social media, over the impact of gender bias in word embeddings, to tools that allow to explore bias and fairnesson the Web. 
Popularity Bias in Collaborative Filtering-Based Multimedia Recommender
Systems.- Recommender Systems and Users' Behaviour Effect on Choice's
Distribution and Quality.- Sequential Nature of Recommender Systems Disrupts
the Evaluation Process.- Towards an Approach for Analyzing Dynamic Aspects of
Bias and Beyond-Accuracy Measures.- A Crowdsourcing Methodology to Measure
Algorithmic Bias in Black-box Systems: A Case Study with COVID-related
Searches.- The Unfairness of Active Users and Popularity Bias in
Point-of-Interest Recommendation.- The Unfairness of Popularity Bias in Book
Recommendation.- Mitigating Popularity Bias in Recommendation: Potential and
Limits of Calibration Approaches.- Analysis of Biases in Calibrated
Recommendations.- Do Perceived Gender Biases in Retrieval Results affect
Users Relevance Judgements?.- Enhancing Fairness in Classification Tasks
with Multiple Variables: a Data- and Model-Agnostic Approach.- Keyword
Recommendation for Fair Search.- FARGO: a Fair, context-AwaRe, Group
recOmmender system.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830310931662e.html
Keywords: