FARE：面向金融内容公平曝光的深度强化学习框架
原文标题：FARE: Deep Reinforcement Learning For Fair Exposure Constrained Uncertainty Aware Financial Content Personalization
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该论文提出 FARE（Fair Ranking Executor），一个模块化的不确定性感知执行层，可将任意黑盒 CTR 模型的预测转化为满足 Share of Voice（SOV）公平约束的排序，无需重新训练底层模型。作者将 SOV 约束排序建模为类似算法交易中受限交易执行的深度强化学习问题，并把 CTR 预测不确定性显式纳入智能体状态空间与策略设计。实验显示不确定性加权方法能显著降低 SOV 偏离，同时减少参与度损失，且在合成数据与 KuaiRand-Pure 上进化策略与策略梯度方法表现各有优劣。
- 问题
- 金融内容个性化中高CTR内容垄断曝光，需满足各类目SOV公平约束。
- 方法
- 把SOV约束排序建模为受限交易执行式深度强化学习，并将CTR预测不确定性纳入状态与策略。
- 结果
- 不确定性加权显著降低SOV偏离并减少参与度损失；合成数据与KuaiRand-Pure上进化策略与策略梯度各有优劣。
- 影响
- 无需重训底层CTR模型即可加装公平排序层，适合有合约曝光义务的金融推荐系统。
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