Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solutions to preference manipulation in recommender systems require knowledge of meta-preferences

論文の概要: Solutions to preference manipulation in recommender systems require knowledge of meta-preferences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11801v1
Date: Wed, 14 Sep 2022 15:01:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 23:23:04.936180
Title: Solutions to preference manipulation in recommender systems require knowledge of meta-preferences
Title（参考訳）: レコメンダシステムにおける選好操作のソリューションはメタ参照の知識を必要とする
Authors: Hal Ashton, Matija Franklin
Abstract要約: ユーザの一部の好みの変化は、自己誘導的であり、レコメンダがそれを引き起こしたかどうかを希望する。本稿では,リコメンデータシステムにおける嗜好操作の解決策として,特定のメタ参照を考慮に入れなければならないことを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.310043452300736
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Iterative machine learning algorithms used to power recommender systems often change people's preferences by trying to learn them. Further a recommender can better predict what a user will do by making its users more predictable. Some preference changes on the part of the user are self-induced and desired whether the recommender caused them or not. This paper proposes that solutions to preference manipulation in recommender systems must take into account certain meta-preferences (preferences over another preference) in order to respect the autonomy of the user and not be manipulative.
Abstract（参考訳）: レコメンダシステムを動かすために使用される反復機械学習アルゴリズムは、学習することで人の好みを変えることが多い。さらにリコメンデータは、ユーザがより予測しやすくすることで、ユーザが何をするかをより正確に予測できる。ユーザの一部の好み変更は、自己誘導であり、レコメンダがそれを引き起こすかどうかを希望する。本稿では,レコメンダシステムにおける選好操作に対する解決策として,ユーザの自律性を尊重し,操作的でないメタ参照(他の選好に対する参照)を考慮しなければならないことを提案する。

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