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  Two-Sided Fairness for Repeated Matchings in Two-Sided Markets: A Case Study of a Ride-Hailing Platform

Sühr, T., Biega, A. J., Zehlike, M., Gummadi, K., & Chakraborty, A. (2019). Two-Sided Fairness for Repeated Matchings in Two-Sided Markets: A Case Study of a Ride-Hailing Platform. In KDD'19 (pp. 3082-3092). New York, NY: ACM. doi:10.1145/3292500.3330793.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-FB40-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-5EFA-5
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : Two-Sided Fairness for Repeated Matchings in Two-Sided Markets: {A} Case Study of a Ride-Hailing Platform

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:
two_sided_fairness_for_matchings_kdd2019.pdf (Preprint), 968KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-5EFB-4
Name:
two_sided_fairness_for_matchings_kdd2019.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
© Owner/Author 2019. blication rights licensed to ACM. This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record was published in Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, http://dx.doi.org/10.1145/3292500.3330793
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Sühr, Tom1, Autor           
Biega, Asia J.2, Autor           
Zehlike, Meike1, Autor           
Gummadi, Krishna1, Autor           
Chakraborty, Abhijnan1, Autor           
Affiliations:
1Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105291              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Suehr_KDD2019
DOI: 10.1145/3292500.3330793
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining
Veranstaltungsort: Anchorage, AK, USA
Start-/Enddatum: 2019-08-04 - 2019-08-08

Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : FairSocialComputing
Grant ID : 789373
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: KDD'19
  Untertitel : Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining
  Andere : Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
  Kurztitel : KDD 2019
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 3082 - 3092 Identifikator: ISBN: 978-1-4503-6201-6