Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Fair Personalization by Avoiding Feedback Loops

論文の概要: Towards Fair Personalization by Avoiding Feedback Loops

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12862v1
Date: Sun, 20 Dec 2020 19:28:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 05:53:33.754624
Title: Towards Fair Personalization by Avoiding Feedback Loops
Title（参考訳）: フィードバックループの回避による公平なパーソナライズに向けて
Authors: G\"okhan \c{C}apan, \"Ozge Bozal, \.Ilker G\"undo\u{g}du, Ali Taylan Cemgil
Abstract要約: 自己強化フィードバックループは、対話型レコメンデーションシステムにおけるコンテンツのオーバー&アンダー表示の影響と原因である。代替案への体系的かつ限定的な露出を明示的に含み、あるいは無視する2つのモデルを考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.180077164673223
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Self-reinforcing feedback loops are both cause and effect of over and/or under-presentation of some content in interactive recommender systems. This leads to erroneous user preference estimates, namely, overestimation of over-presented content while violating the right to be presented of each alternative, contrary of which we define as a fair system. We consider two models that explicitly incorporate, or ignore the systematic and limited exposure to alternatives. By simulations, we demonstrate that ignoring the systematic presentations overestimates promoted options and underestimates censored alternatives. Simply conditioning on the limited exposure is a remedy for these biases.
Abstract（参考訳）: 自己情報フィードバックループは、インタラクティブなレコメンデーションシステムにおけるコンテンツの過剰および/または過小表示の原因と効果の両方である。これはユーザの好みの誤った推定、すなわち過剰な表示されたコンテンツの過大評価につながると同時に、各選択肢に対して提示する権利を侵害することになります。代替案への体系的かつ限定的な露出を明示的に含み、あるいは無視する2つのモデルを検討する。シミュレーションにより, 体系的なプレゼンテーションを無視して, 推奨選択肢を過大評価し, 検閲された代替案を過小評価することを示す。単に限定された露出の条件付けは、これらのバイアスの修正である。

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