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摘要
随着电子商务的快速发展，推荐系统作为大数据环境下解决“信息过载”问题的有效工具已广为使用。受数据、算法、人为干预等因素的影响，推荐系统可能会为具有某些属性的消费群体提供不公平的推荐结果从而导致各种问题。近年来，研究者们提出各种解决推荐系统公平性问题的方法。文章总结了近几年的研究成果，从两个方面总结归纳了造成电子商务推荐系统公平性问题的主要原因，并给出五种主要的解决方案；介绍了当前可供研究的数据集及工具，也对电子商务推荐系统公平性研究尚存的问题及未来的研究方向进行了探讨，以期为该领域的研究人员提供参考。
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