論文の概要: Exploring Popularity Bias in Music Recommendation Models and Commercial Steaming Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09517v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 19:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:40:34.604383
• Title: Exploring Popularity Bias in Music Recommendation Models and Commercial Steaming Services
• Title（参考訳）: 音楽レコメンデーションモデルと商用蒸しサービスにおける人気バイアスの検討
• Authors: Douglas R. Turnbull and Sean McQuillan and Vera Crabtree and John Hunter and Sunny Zhang
• Abstract要約: 人気度バイアスは、レコメンデーターシステムが、人気アーティストをユーザに推薦するときに、不当に人気アーティストを好むという考えだ。 3つの推奨システムモデル(SLIM, Multi-VAE, WRMF)と3つの商用音楽ストリーミングサービス(Spotify, Amazon Music, YouTube)における人気バイアスを測定する。 最も正確なモデル(SLIM)は最も人気バイアスを持つが、より正確でないモデルはより人気バイアスが少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Popularity bias is the idea that a recommender system will unduly favor popular artists when recommending artists to users. As such, they may contribute to a winner-take-all marketplace in which a small number of artists receive nearly all of the attention, while similarly meritorious artists are unlikely to be discovered. In this paper, we attempt to measure popularity bias in three state-of-art recommender system models (e.g., SLIM, Multi-VAE, WRMF) and on three commercial music streaming services (Spotify, Amazon Music, YouTube). We find that the most accurate model (SLIM) also has the most popularity bias while less accurate models have less popularity bias. We also find no evidence of popularity bias in the commercial recommendations based on a simulated user experiment.
• Abstract（参考訳）: 人気度バイアスは、レコメンデーターシステムが、人気アーティストをユーザに推薦するときに、不当に人気アーティストを好むという考えだ。 このようにして、少数のアーティストがほとんどすべての注目を集める市場へ貢献できるが、同じようにメリットのあるアーティストが見つかる可能性は低い。 本稿では,3つの最先端レコメンデータシステムモデル(SLIM, Multi-VAE, WRMF)および3つの商用音楽ストリーミングサービス(Spotify, Amazon Music, YouTube)における人気バイアスの測定を試みる。 最も正確なモデル(SLIM)は最も人気バイアスを持つが、より正確でないモデルはより人気バイアスが少ない。 また,ユーザ実験をシミュレートした商用レコメンデーションでは,人気バイアスの証拠は見つからなかった。

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