論文の概要: Bilateral Self-unbiased Learning from Biased Implicit Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12660v1
- Date: Tue, 26 Jul 2022 05:17:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-27 13:22:56.280982
- Title: Bilateral Self-unbiased Learning from Biased Implicit Feedback
- Title（参考訳）: Biased Implicit Feedback を用いたバイラテラル自己不偏性学習
- Authors: Jae-woong Lee, Seongmin Park, Joonseok Lee, and Jongwuk Lee
- Abstract要約: バイラテラル・セルフ・アンバイアスド・レコメンダ(BISER)という,新しいアンバイアスド・レコメンダラー・ラーニング・モデルを提案する。
BISERは、(i)自己逆確率重み付け(SIPW)と(ii)モデル予測における2つの相補的モデル間のギャップを埋める両側非バイアス学習(BU)の2つの重要な構成要素から構成される。
大規模な実験により、BISERは複数のデータセットに対して最先端の非バイアスのレコメンデータモデルより一貫して優れていることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.690479112143658
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Implicit feedback has been widely used to build commercial recommender
systems. Because observed feedback represents users' click logs, there is a
semantic gap between true relevance and observed feedback. More importantly,
observed feedback is usually biased towards popular items, thereby
overestimating the actual relevance of popular items. Although existing studies
have developed unbiased learning methods using inverse propensity weighting
(IPW) or causal reasoning, they solely focus on eliminating the popularity bias
of items. In this paper, we propose a novel unbiased recommender learning
model, namely BIlateral SElf-unbiased Recommender (BISER), to eliminate the
exposure bias of items caused by recommender models. Specifically, BISER
consists of two key components: (i) self-inverse propensity weighting (SIPW) to
gradually mitigate the bias of items without incurring high computational
costs; and (ii) bilateral unbiased learning (BU) to bridge the gap between two
complementary models in model predictions, i.e., user- and item-based
autoencoders, alleviating the high variance of SIPW. Extensive experiments show
that BISER consistently outperforms state-of-the-art unbiased recommender
models over several datasets, including Coat, Yahoo! R3, MovieLens, and
CiteULike.
- Abstract（参考訳）: 暗黙的なフィードバックは商用レコメンデーションシステムを構築するために広く使われている。
観察されたフィードバックはユーザのクリックログを表すため、真の関連性と観察されたフィードバックとの間には意味的なギャップがある。
より重要なことに、観察されたフィードバックは通常、人気アイテムに偏りがあり、その結果、人気アイテムの実際の関連性を過大評価します。
既存の研究は、逆傾向重み付け(ipw)や因果推論を用いた偏りのない学習法を開発したが、それらは単にアイテムの人気バイアスを取り除くことに集中している。
本稿では,推薦者モデルによって引き起こされる項目の露出バイアスを取り除くために,新しい非バイアス付き推薦者学習モデル(BISER)を提案する。
具体的には、BISERは2つのキーコンポーネントから構成される。
(i)高い計算コストを伴わずにアイテムのバイアスを緩やかに緩和する自逆傾向重み付け(sipw)
(二)二元的非バイアス学習(BU)により、SIPWの高分散を緩和し、モデル予測における2つの相補的モデルのギャップを埋める。
大規模な実験によると、BISERはCoat、Yahoo! R3、MovieLens、CiteULikeなど、いくつかのデータセットで最先端の非バイアスのレコメンデータモデルを上回っている。
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