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データマイニング技術の社会への適用が広がり，性別や人種といった社会的にセンシティブな情報に対する分析結果の公平性が問われる問題が見られるようになった．この問題に対処すべく研究が進められているのが公平性配慮型データマイニングである．
本研究ではデータ変換技術に対して公平性の強化を行う手法を開発し，これを推薦の各種タスクに応用してその性能を実験的に検証した．主な成果としては次の二つが挙げられる．(1) 確率的行列分解法に関して相互情報量とBhattacharyya距離を用いた二つの方法を開発した．(2) トピックモデルを用いる推薦で公平性を強化できるようにした．
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