論文の概要: Mitigating Filter Bubbles within Deep Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08180v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 22:00:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 19:56:38.992349
- Title: Mitigating Filter Bubbles within Deep Recommender Systems
- Title(参考訳): ディープリコメンダシステムにおけるフィルタ気泡の緩和
- Authors: Vivek Anand, Matthew Yang, Zhanzhan Zhao
- Abstract要約: 推薦システムは、様々な視点からユーザーを知的に隔離したり、フィルターバブルを引き起こすことが知られている。
このフィルタバブル効果を,ユーザとテムのインタラクション履歴に基づいて,様々なデータポイントを分類し,緩和する。
我々は、このフィルタバブル効果を、リコメンデータシステムを再訓練することで、精度を損なうことなく軽減する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.3590112541068575
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recommender systems, which offer personalized suggestions to users, power
many of today's social media, e-commerce and entertainment. However, these
systems have been known to intellectually isolate users from a variety of
perspectives, or cause filter bubbles. In our work, we characterize and
mitigate this filter bubble effect. We do so by classifying various datapoints
based on their user-item interaction history and calculating the influences of
the classified categories on each other using the well known TracIn method.
Finally, we mitigate this filter bubble effect without compromising accuracy by
carefully retraining our recommender system.
- Abstract(参考訳): ユーザにパーソナライズされた提案を提供するRecommenderシステムは、今日のソーシャルメディアやeコマース、エンターテイメントの多くに電力を供給する。
しかし、これらのシステムは様々な視点からユーザーを知的に隔離したり、フィルターバブルを引き起こすことが知られている。
本研究では, このフィルタバブル効果を特徴づけ, 緩和する。
そこで我々は,ユーザ間インタラクション履歴に基づいて様々なデータポイントを分類し,よく知られたtracin法を用いた分類カテゴリーの影響を算出した。
最後に,このフィルタバブル効果を精度を損なうことなく緩和し,レコメンダシステムを慎重に再トレーニングする。
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