論文の概要: Balancing Consumer and Business Value of Recommender Systems: A
Simulation-based Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05952v1
- Date: Thu, 10 Mar 2022 12:48:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 13:54:48.462908
- Title: Balancing Consumer and Business Value of Recommender Systems: A
Simulation-based Analysis
- Title（参考訳）: レコメンダシステムの消費者価値とビジネス価値のバランス:シミュレーションに基づく分析
- Authors: Nada Ghanem, Stephan Leitner, Dietmar Jannach
- Abstract要約: 本研究では,エージェントベースモデリングに基づくシミュレーションフレームワークを提案する。
ポジティブな経験とネガティブな経験がソーシャルメディア上で他人と共有されるネットワーク効果を考える。
ソーシャルメディアは、ネガティブな体験の場合の信頼喪失などの現象を補強することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297070083645049
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated recommendations can nowadays be found on many online platforms, and
such recommendations can create substantial value for consumers and providers.
Often, however, not all recommendable items have the same profit margin, and
providers might thus be tempted to promote items that maximize their profit. In
the short run, consumers might accept non-optimal recommendations, but they may
lose their trust in the long run. Ultimately, this leads to the problem of
designing balanced recommendation strategies, which consider both consumer and
provider value and lead to sustained business success. This work proposes a
simulation framework based on Agent-based Modeling designed to help providers
explore longitudinal dynamics of different recommendation strategies. In our
model, consumer agents receive recommendations from providers, and the
perceived quality of the recommendations influences the consumers' trust over
time. In addition, we consider network effects where positive and negative
experiences are shared with others on social media. Simulations with our
framework show that balanced strategies that consider both stakeholders indeed
lead to stable consumer trust and sustained profitability. We also find that
social media can reinforce phenomena like the loss of trust in the case of
negative experiences. To ensure reproducibility and foster future research, we
publicly share our flexible simulation framework.
- Abstract（参考訳）: 現在、多くのオンラインプラットフォームで自動レコメンデーションが利用可能であり、そのようなレコメンデーションは消費者とプロバイダーにかなりの価値をもたらす可能性がある。
しかし、推奨アイテムがすべて同じ利益率であるとは限らないため、提供者は利益を最大化する商品を宣伝する誘惑を受けることがある。
短期的には、消費者は最適でない推奨を受け入れるかもしれないが、長期的には信頼を失うかもしれない。
最終的には、消費者とプロバイダの両方の価値を考慮し、継続的なビジネス成功につながる、バランスのとれたレコメンデーション戦略を設計することに繋がる。
本研究は,様々なレコメンデーション戦略の縦断的ダイナミクスを探索するためのエージェントベースモデリングに基づくシミュレーションフレームワークを提案する。
本モデルでは,消費者エージェントが提供者からレコメンデーションを受け取り,レコメンデーションの質が時間の経過とともに消費者の信頼に影響を及ぼす。
また、ポジティブな経験とネガティブな経験がソーシャルメディア上で他人と共有されるネットワーク効果についても検討する。
我々の枠組みによるシミュレーションは、双方の利害関係者を考慮したバランスの取れた戦略が、実際に安定した消費者信頼と持続的な収益性をもたらすことを示している。
また、ソーシャルメディアは、ネガティブな体験の場合の信頼の喪失のような現象を補強できることがわかった。
再現性を確保するため,我々はフレキシブル・シミュレーション・フレームワークを公開している。
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