論文の概要: An Adaptive Boosting Technique to Mitigate Popularity Bias in Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05677v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 03:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 10:33:29.751413
• Title: An Adaptive Boosting Technique to Mitigate Popularity Bias in Recommender System
• Title（参考訳）: 推薦システムにおける人気バイアス軽減のための適応的ブースティング手法
• Authors: Ajay Gangwar and Shweta Jain
• Abstract要約: 一般的な精度尺度は人気項目に偏りがあり、非人気項目と比較して人気項目の精度が向上する。 本稿では,人気項目と非人気項目の誤りの差として,人気バイアスを測定する指標について考察する。 そこで本研究では,データ中の人気バイアスを低減させるアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5800354337004194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The observed ratings in most recommender systems are subjected to popularity bias and are thus not randomly missing. Due to this, only a few popular items are recommended, and a vast number of non-popular items are hardly recommended. Not suggesting the non-popular items lead to fewer products dominating the market and thus offering fewer opportunities for creativity and innovation. In the literature, several fair algorithms have been proposed which mainly focused on improving the accuracy of the recommendation system. However, a typical accuracy measure is biased towards popular items, i.e., it promotes better accuracy for popular items compared to non-popular items. This paper considers a metric that measures the popularity bias as the difference in error on popular items and non-popular items. Motivated by the fair boosting algorithm on classification, we propose an algorithm that reduces the popularity bias present in the data while maintaining accuracy within acceptable limits. The main idea of our algorithm is that it lifts the weights of the non-popular items, which are generally underrepresented in the data. With the help of comprehensive experiments on real-world datasets, we show that our proposed algorithm outperforms the existing algorithms on the proposed popularity bias metric.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのレコメンダシステムで観察された評価は人気バイアスを受けており、したがってランダムに失われることはない。 このため、数種類の人気商品が推奨され、非人気商品も少なからず推奨される。 人気のない商品が市場を支配する製品が少なくなり、創造性やイノベーションの機会も少なくなる。 文献では,レコメンデーションシステムの精度向上を主眼とした公平なアルゴリズムがいくつか提案されている。 しかし、一般的な精度尺度は人気項目に偏りがあり、非人気項目と比較して人気項目の精度が向上する。 本稿では,人気項目と非人気項目の誤差の差として人気バイアスを測定する指標を検討する。 分類に関する公正なブースティングアルゴリズムに動機づけられ,許容範囲内で精度を維持しつつ,データ内における人気バイアスを低減させるアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの主な考え方は、一般的にデータで表現されていない非人気項目の重みを引き上げることである。 実世界のデータセットに関する包括的実験の助けを借りて,提案アルゴリズムが提案する人気バイアスメトリクスの既存のアルゴリズムを上回っていることを示す。

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