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  Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment

Zafar, M. B., Valera, I., Gomez Rodriguez, M., & Gummadi, K. (2017). Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment. In WWW'17 (pp. 1171-1180). New York, NY: ACM. doi:10.1145/3038912.3052660.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-DBBC-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-DBBD-5
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zafar, Muhammad Bilal1, Autor           
Valera, Isabel2, Autor           
Gomez Rodriguez, Manuel2, Autor           
Gummadi, Krishna1, Autor           
Affiliations:
1Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105291              
2Group M. Gomez Rodriguez, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105290              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20172017
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: ZafarWWW2017
DOI: 10.1145/3038912.3052660
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 26th International Conference on World Wide Web
Veranstaltungsort: Perth, Australia
Start-/Enddatum: 2017-04-03 - 2017-04-07

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: WWW'17
  Kurztitel : WWW 2017
  Untertitel : Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1171 - 1180 Identifikator: ISBN: 978-1-4503-4913-0