基本信息
文件名称：长尾分布任务的公平性评估?.docx
文件大小：92.86 KB
总页数：44 页
更新时间：2026-01-07
总字数：约3.34万字
文档摘要
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《长尾分布任务的公平性评估》
课题分析与写作指导
本课题《长尾分布任务的公平性评估》聚焦于数据分布呈现显著长尾特征的现实场景，致力于构建一套专门针对小样本类别的公平性度量标准体系。随着人工智能技术在医疗诊断、金融风控、内容推荐等关键领域的深度渗透，数据分布的不均衡性已成为制约模型公平性的核心瓶颈。在典型长尾分布中，少数头部类别占据80%以上的样本量，而大量尾部类别仅拥有极少量观测数据，这种结构导致传统公平性评估方法在小样本场景下严重失效。当模型处理此类数据时，尾部类别的预测性能不仅显著劣化，更可能因统计估计的不稳定性而掩盖系统性偏见，引发对少数群体的隐性歧视。