解决推荐系统中的偏差和公平性问题涉及识别不平衡的来源、实施缓解策略并持续评估结果。偏差通常源于倾斜的训练数据、用户反馈循环或算法设计。例如，一个基于历史上男性主导的观影数据训练的电影推荐系统，可能会低估其他人群偏爱的电影类型。为了解决这个问题，开发者可以预处理数据以重新平衡代表性不足的群体——例如过采样小众类别——或者调整排名算法，在兼顾相关性的同时优先考虑多样性。在优化目标中增加公平性约束或使用对抗训练来减少嵌入中的偏差等技术是切实可行的步骤。例如，音乐应用可以对过于侧重流行艺术家的推荐进行惩罚，确保鲜为人知的音乐类型更频繁地出现。
评估公平性需要定义与系统目标一致的指标。常见的方法包括衡量人口统计学平价（各群体推荐率相等）或机会均等（各群体准确率相似）。例如，一个招聘推荐系统可能会跟踪技术岗位是否平等地推荐给男性和女性用户。开发者还可以使用 A/B 测试来比较更改对不同用户群的影响。如果流媒体服务注意到其算法偏向于来自特定地区的内容，它可能会引入一个多样性评分来量化地理代表性。公平性感知库（例如 AIF360）或自定义仪表板等工具可以在开发和部署期间自动跟踪这些指标。
持续监控和用户控制对于维护公平性至关重要。推荐系统会随着用户行为的变化而随时间推移发生漂移，重新引入偏差。定期审计推荐中的差异——例如检查基于年龄的群体是否收到截然不同的产品推荐——有助于尽早发现问题。允许用户自定义偏好（例如，选择退出特定推荐类别）或提供关于推荐理由的透明度（例如，“因为您喜欢 X 所以推荐”）可以建立信任。例如，购物平台可以允许用户重置其互动历史记录，以减少过去点击造成的偏差。将技术修复与用户自主权相结合，可确保系统在实际使用中保持适应性和公平性。