Descripción

El proyecto PrEFair investiga un conjunto de literatura, tecnologías, componentes y herramientas software open source para diseñar y desarrollar sistemas de recomendaciones respetuosos con la privacidad, justos y explicables. Un enfoque importante es el análisis del impacte de la combinación de estas 3 dimensiones sobre el rendimiento de sistemas de recomendación clásicas, tal como de última generación.

Arquitectura

El proyecto propone una biblioteca de herramientas para:

1. La aplicación de 8 métodos de ofuscación de datos, para aumentar la privacidad de los conjuntos utilizados para desarrollar sistemas de recomendaciones.
2. La aplicación de 4 métodos para explicar el funcionamiento de sistemas recomendaciones (XRecSys – Explainable Recommender Systems)
3. La aplicación de 2 métodos para la identificación y mitigación del sesgo durante el entrenamiento de un sistema de recomendación.

Resultados

1. Una implementación estable del módulo de privacidad.
2. Implementación probada con unos conjuntos limitados del módulo de XRecSys.
3. Implementación probada con unos sistemas de recomendaciones clásicos del módulo de mitigación de sesgo.
4. Un artículo en preparación sobre el análisis del impacto de la privacidad sobre la calidad de las recomendaciones.
5. Un artículo en preparación sobre el análisis del impacto de la privacidad sobre la explicabilidad del sistema de recomendaciones.

Uso

Privacidad - se puede aplicar a cualquier conjunto de datos. Explicabilidad y sesgo - aplicacion a un conjunto de sistemas de recomendaciones.

Web

Más información en  

Documentación