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摘要。公平干预措施在对人员进行排名时，由于限制访问敏感信息的法律限制，很难使用。预处理公平干预措施来创建更多公平的培训数据，以鼓励模型在不访问推理期间访问敏感信息的情况下产生公平的预测。对招聘环境中预处理公平干预的表现知之甚少。为了模拟实际场景，我们在预处理的表示上训练排名模型，而推断期间对敏感信息的访问受到限制。我们根据个人的公平和群体公平评估预处理公平干预方法。在两个现实世界数据集上，发现预处理方法可改善对性别的排名多样性，而单个公平不受影响。此外，我们讨论了在实践中使用预处理公平干预措施对人进行排名的优势和缺点。
一项研究对人进行排名的预处理公平干预方法
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