网购中算法偏差参考文献
在研究网购中的算法偏差问题时,有几篇重要的学术论文和书籍可以为您提供深入的理解和最新的观点。以下是一些值得参考的学术文献:
1. **"The Amazon experiment: Understanding online reviews and their perspectives using natural language processing techniques"** by Hu, N., Liu, L., & Zhang, J.
- 探讨了如何利用自然语言处理技术分析在线商品评论。
2. **"Bias in Online Marketplaces: An Empirical Study of eBay auctions"** by Ronen, E., Shoham, S., & Tennenholtz, M.
- 通过eBay拍卖活动分析了在线市场中的偏差问题。
3. **"Deceptive Reviews Detection: A Preliminary Study"** by Ott, M., Choi, Y., Cardie, C., & Hancock, J. T.
- 该研究关注了在线购物平台上虚假评论的检测,这是算法偏差的一个重要方面。
4. **"Exposing the Manipulation of Online Reviews: The Case ofisbn=”Amazon.com”** by Castillo, M., Mendoza, M., & Poblete, B.
- 分析了操纵在线评论的行为,并提供了案例分析。
5. **"Predicting and preventing biased ratings in online systems"** by Cosley, D., Lam, S. K., Albert, I., Konstan, J. A., & Riedl, J.
- 提出了预测和防止在线系统中出现偏差评级的方法。
6. **"Algorithmic Bias in Machine Learning: A Survey of防范 Bias"** by T Swipe, V., Inthout, J., & van der Waa, J.
- 系统地综述了机器学习中算法偏差的问题。
7. **"Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities"** by Hardt, M., Price, E., & Srebro, N.
- 讨论了机器学习中实现公平性的挑战和机遇,包括在线零售环境中。
8. **"Machine Bias: There’s Software Used Across the Country to Predict Future Criminals. And It’s Biased Against Blacks."** by Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L.
- 涉及算法偏差的调查报道,涉及如何算法预测未来犯罪分子可能会带有种族偏见。
9. **"Strategies for reducing bias and variance in patient treatment effect estimation"** by Steyerberg, E. W.
- 佐治亚州病患治疗效果估计中减少偏差和方差的策略,与在线市场算法偏差有所关联。
10. **"Fairness and Accountability Design Needs for Consumer-Facing AI"** by Kusbit, D., Guha, M., Zhang, T., & Bien, J.
- 探讨了面向消费者的AI算法设计需要特别注意的公平性和责任问题。
这些参考文献涵盖了如何理解、识别和解决在线购物平台中的算法偏差问题,它们为您提供了一个宽广且深入的研究视角。
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