論文の概要: Understanding Longitudinal Dynamics of Recommender Systems with Agent-Based Modeling and Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11068v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 06:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 12:56:48.413590
• Title: Understanding Longitudinal Dynamics of Recommender Systems with Agent-Based Modeling and Simulation
• Title（参考訳）: エージェントベースモデリングとシミュレーションによるレコメンダシステムの経時ダイナミクスの理解
• Authors: Gediminas Adomavicius and Dietmar Jannach and Stephan Leitner and Jingjing Zhang
• Abstract要約: エージェントベースモデリングとシミュレーション(ABM)技術は、レコメンダシステムのこのような重要な縦方向のダイナミクスを研究するのに利用できる。 本稿では, ABMの原則の概要, 文献に基づく推薦システムのためのシミュレーションフレームワークの概要, そして, このようなABMに基づくシミュレーションフレームワークで対処可能な,様々な実践的な研究課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.98348797868119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today's research in recommender systems is largely based on experimental designs that are static in a sense that they do not consider potential longitudinal effects of providing recommendations to users. In reality, however, various important and interesting phenomena only emerge or become visible over time, e.g., when a recommender system continuously reinforces the popularity of already successful artists on a music streaming site or when recommendations that aim at profit maximization lead to a loss of consumer trust in the long run. In this paper, we discuss how Agent-Based Modeling and Simulation (ABM) techniques can be used to study such important longitudinal dynamics of recommender systems. To that purpose, we provide an overview of the ABM principles, outline a simulation framework for recommender systems based on the literature, and discuss various practical research questions that can be addressed with such an ABM-based simulation framework.
• Abstract（参考訳）: 今日のレコメンデーションシステムの研究は、主に、ユーザにレコメンデーションを提供することによる潜在的長期効果を考慮しないという意味で静的な実験的な設計に基づいている。 しかし実際には、音楽ストリーミングサイトですでに成功しているアーティストの人気を継続的に強化するレコメンダシステムや、利益の最大化を目指すレコメンデーションが長期的に消費者の信頼を失うような、さまざまな重要で興味深い現象が、時間とともに現れるか、あるいは見えなくなるだけだ。 本稿では,エージェント・ベース・モデリング・シミュレーション(ABM)技術を用いて,レコメンダシステムのこのような重要な縦断力学を研究する方法について論じる。 そこで本研究では,abm原則の概要,文献に基づくレコメンダシステムのためのシミュレーションフレームワークの概要,およびそのようなabmベースのシミュレーションフレームワークで対処できる様々な実用的な研究課題について論じる。

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