論文の概要: Experiments on Generalizability of User-Oriented Fairness in Recommender
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08289v1
- Date: Tue, 17 May 2022 12:36:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-18 18:37:16.662048
- Title: Experiments on Generalizability of User-Oriented Fairness in Recommender
Systems
- Title（参考訳）: リコメンダシステムにおけるユーザ指向フェアネスの一般化に関する実験
- Authors: Hossein A. Rahmani, Mohammadmehdi Naghiaei, Mahdi Dehghan, Mohammad
Aliannejadi
- Abstract要約: 公正を意識した推薦システムは、異なるユーザーグループを同様に扱うことを目的としている。
本稿では,ユーザ中心の公平度を再評価するフレームワークを提案する。
我々は、ユーザ(NDCGなど)とアイテム(新規性、アイテムフェアネスなど)の両方から、フレームワークの再ランク付けによる最終的なレコメンデーションを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0932879442844476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent work in recommender systems mainly focuses on fairness in
recommendations as an important aspect of measuring recommendations quality. A
fairness-aware recommender system aims to treat different user groups
similarly. Relevant work on user-oriented fairness highlights the
discriminative behavior of fairness-unaware recommendation algorithms towards a
certain user group, defined based on users' activity level. Typical solutions
include proposing a user-centered fairness re-ranking framework applied on top
of a base ranking model to mitigate its unfair behavior towards a certain user
group i.e., disadvantaged group. In this paper, we re-produce a user-oriented
fairness study and provide extensive experiments to analyze the dependency of
their proposed method on various fairness and recommendation aspects, including
the recommendation domain, nature of the base ranking model, and user grouping
method. Moreover, we evaluate the final recommendations provided by the
re-ranking framework from both user- (e.g., NDCG, user-fairness) and item-side
(e.g., novelty, item-fairness) metrics. We discover interesting trends and
trade-offs between the model's performance in terms of different evaluation
metrics. For instance, we see that the definition of the
advantaged/disadvantaged user groups plays a crucial role in the effectiveness
of the fairness algorithm and how it improves the performance of specific base
ranking models. Finally, we highlight some important open challenges and future
directions in this field. We release the data, evaluation pipeline, and the
trained models publicly on https://github.com/rahmanidashti/FairRecSys.
- Abstract（参考訳）: 近年のレコメンデーションシステムにおける研究は、主にレコメンデーションの品質を測定する重要な側面として、レコメンデーションの公平性に焦点を当てている。
fairness-aware recommenderシステムは、異なるユーザーグループを同じように扱うことを目的としている。
ユーザ指向フェアネスに関する関連研究は、ユーザアクティビティレベルに基づいて定義された特定のユーザグループに対するフェアネスを意識しない推奨アルゴリズムの差別的行動を強調している。
典型的な解決策には、特定のユーザーグループ、すなわち不利なグループに対する不公平な行動を軽減するために、ベースランキングモデルの上にユーザ中心の公平な再ランク付けフレームワークを提案することが含まれる。
本稿では,ユーザ指向フェアネス研究を再現し,提案手法のレコメンデーションドメイン,ベースランキングモデルの性質,ユーザグループ化手法など,様々なフェアネスとレコメンデーションの側面に対する依存性を分析するための広範な実験を行う。
さらに,ユーザ(ndcg,ユーザフェアネスなど)と項目(新規性,アイテムフェアネスなど)の両方から,再ランキングフレームワークによって提供される最終推奨項目を評価する。
我々は、異なる評価指標の観点から、モデルのパフォーマンスの興味深い傾向とトレードオフを見つける。
例えば、有利/不便なユーザグループの定義は、公平性アルゴリズムの有効性と、それが特定のベースランキングモデルの性能に与える影響において重要な役割を果たす。
最後に、この分野で重要なオープンチャレンジと今後の方向性を紹介します。
データ、評価パイプライン、トレーニングされたモデルをhttps://github.com/rahmanidashti/fairrecsysで公開しています。
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