論文の概要: Understanding the Effects of Adversarial Personalized Ranking Optimization Method on Recommendation Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13876v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 10:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-30 18:14:35.865258
• Title: Understanding the Effects of Adversarial Personalized Ranking Optimization Method on Recommendation Quality
• Title（参考訳）: 対人個人格付け最適化法が推薦品質に及ぼす影響の理解
• Authors: Vito Walter Anelli, Yashar Deldjoo, Tommaso Di Noia, Felice Antonio Merra
• Abstract要約: ベイズパーソナライズランキング(BPR)とAPR最適化フレームワークの学習特性をモデル化する。 APRがBPRよりも人気バイアスを増大させるのは、ショートヘッドアイテムからの肯定的な更新が不均衡に多いためである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.197934754799158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems (RSs) employ user-item feedback, e.g., ratings, to match customers to personalized lists of products. Approaches to top-k recommendation mainly rely on Learning-To-Rank algorithms and, among them, the most widely adopted is Bayesian Personalized Ranking (BPR), which bases on a pair-wise optimization approach. Recently, BPR has been found vulnerable against adversarial perturbations of its model parameters. Adversarial Personalized Ranking (APR) mitigates this issue by robustifying BPR via an adversarial training procedure. The empirical improvements of APR's accuracy performance on BPR have led to its wide use in several recommender models. However, a key overlooked aspect has been the beyond-accuracy performance of APR, i.e., novelty, coverage, and amplification of popularity bias, considering that recent results suggest that BPR, the building block of APR, is sensitive to the intensification of biases and reduction of recommendation novelty. In this work, we model the learning characteristics of the BPR and APR optimization frameworks to give mathematical evidence that, when the feedback data have a tailed distribution, APR amplifies the popularity bias more than BPR due to an unbalanced number of received positive updates from short-head items. Using matrix factorization (MF), we empirically validate the theoretical results by performing preliminary experiments on two public datasets to compare BPR-MF and APR-MF performance on accuracy and beyond-accuracy metrics. The experimental results consistently show the degradation of novelty and coverage measures and a worrying amplification of bias.
• Abstract（参考訳）: Recommender System (RS) はユーザーからのフィードバック(例えばレーティングなど)を使って顧客と製品のパーソナライズされたリストをマッチングする。 トップkレコメンデーションへのアプローチは主にLearning-to-Rankアルゴリズムに依存しており、その中で最も広く採用されているのはBayesian Personalized Ranking(BPR)である。 近年、BPRはモデルパラメータの逆転摂動に対して脆弱であることが判明した。 対人個人格付け(Adversarial Personalized Ranking, APR)は、対人訓練によってBPRを堅牢化することでこの問題を緩和する。 BPRにおけるAPRの精度性能の実証的な改善により、いくつかの推奨モデルで広く利用されている。 しかし、APRのビルディングブロックであるBPRがバイアスの増大とレコメンデーションノベルティの減少に敏感であることを示す最近の研究結果を考えると、APRの過度な性能、すなわち、新規性、カバレッジ、人気バイアスの増幅が注目されている。 本研究では,bprおよびapr最適化フレームワークの学習特性をモデル化し,フィードバックデータがテール分布を持つ場合,短頭項目からの肯定的な更新数が不均衡であることから,aprがbprよりも人気バイアスを増幅することを示す。 行列因子分解(mf)を用いて,bpr-mf と apr-mf の性能を精度と精度の指標で比較するために,2つの公開データセットで予備実験を行い,理論結果を実証的に検証した。 実験の結果, 新奇性および被覆率の低下と, バイアスの懸念の増幅が一貫して示された。

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