論文の概要: A Comprehensive Survey on Trustworthy Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10117v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 04:34:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 15:52:02.232927
• Title: A Comprehensive Survey on Trustworthy Recommender Systems
• Title（参考訳）: 信頼に値するレコメンデーションシステムに関する総合調査
• Authors: Wenqi Fan, Xiangyu Zhao, Xiao Chen, Jingran Su, Jingtong Gao, Lin Wang, Qidong Liu, Yiqi Wang, Han Xu, Lei Chen, Qing Li
• Abstract要約: 本稿では,信頼に値するレコメンダシステム (TRec) の概要について概説する。 それぞれの側面について、最近の技術についてまとめ、信頼性の高いレコメンデータシステムの実現を支援する研究の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.523177842969915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As one of the most successful AI-powered applications, recommender systems aim to help people make appropriate decisions in an effective and efficient way, by providing personalized suggestions in many aspects of our lives, especially for various human-oriented online services such as e-commerce platforms and social media sites. In the past few decades, the rapid developments of recommender systems have significantly benefited human by creating economic value, saving time and effort, and promoting social good. However, recent studies have found that data-driven recommender systems can pose serious threats to users and society, such as spreading fake news to manipulate public opinion in social media sites, amplifying unfairness toward under-represented groups or individuals in job matching services, or inferring privacy information from recommendation results. Therefore, systems' trustworthiness has been attracting increasing attention from various aspects for mitigating negative impacts caused by recommender systems, so as to enhance the public's trust towards recommender systems techniques. In this survey, we provide a comprehensive overview of Trustworthy Recommender systems (TRec) with a specific focus on six of the most important aspects; namely, Safety & Robustness, Nondiscrimination & Fairness, Explainability, Privacy, Environmental Well-being, and Accountability & Auditability. For each aspect, we summarize the recent related technologies and discuss potential research directions to help achieve trustworthy recommender systems in the future.
• Abstract（参考訳）: 最も成功したaiベースのアプリケーションのひとつとして、レコメンダシステムは、生活のさまざまな側面、特にeコマースプラットフォームやソーシャルメディアサイトといった、さまざまな人間指向のオンラインサービスにおいて、パーソナライズされた提案を提供することによって、効果的かつ効率的な方法で適切な意思決定を支援することを目的としています。 過去数十年間、コメンテーターシステムの急速な発展は、経済的価値を生み出し、時間と労力を節約し、社会的な利益を促進することで、人間に大きな利益をもたらした。 しかし、最近の研究では、データ駆動型レコメンダシステムは、ソーシャルメディアサイトで世論を操作するためにフェイクニュースを広めること、不公平さを増幅すること、ジョブマッチングサービスの少数グループや個人に対して、あるいは推奨結果からプライバシー情報を推測することなど、ユーザーや社会に深刻な脅威をもたらす可能性がある。 そのため、レコメンデーションシステム技術に対する国民の信頼を高めるため、レコメンデーションシステムによるネガティブな影響を緩和する様々な側面から、システムの信頼性が注目されている。 本調査では,信頼に値するレコメンダシステム(TRec)について,安全性とロバスト性,非差別性と公正性,説明可能性,プライバシ,環境保全性,説明可能性と監査性という,最も重要な6つの側面について概観する。 それぞれの側面について,最近の技術について概説し,将来,信頼できるレコメンデーションシステムの実現を支援する研究の方向性について論じる。

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