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数据挖掘方法对敏感属性歧视预防

文摘

今天,数据挖掘是一个越来越重要的技术。这是一个过程,从海量数据中提取有用的知识。有一些关于数据挖掘的负面看法,其中潜在的隐私和潜在的歧视。歧视的意思是不公平或不公平的对待人们的基础上具体的归属。如果数据集划分的基础上敏感的属性,如性别、种族、宗教等等,歧视性的决定就会随之降低。出于这个原因,介绍了预防歧视的反歧视法的数据挖掘。可以是直接或间接的歧视。直接歧视发生在决策是基于一些敏感属性。它由规则或程序,明确提及少数或弱势群体基于敏感的歧视性的组成员属性相关。间接歧视发生在决策是基于非敏感属性和有偏见的敏感的密切相关。 It consists of rules or procedures that, which is not explicitly mentioning discriminatory attributes, intentionally or unintentionally, could generate decisions about discrimination.

Naziya Tabassum卡齐,V.M.Deshmukh教授

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