論文の概要: Fast online ranking with fairness of exposure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13019v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 12:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 23:51:01.835358
• Title: Fast online ranking with fairness of exposure
• Title（参考訳）: 露出の公平さを伴う高速なオンラインランキング
• Authors: Nicolas Usunier, Virginie Do, Elvis Dohmatob
• Abstract要約: このアルゴリズムは計算が高速で、ソート演算が支配的であり、メモリ効率が良く、理論的な保証も強いことを示します。 ユーザ側のパフォーマンスを最大化する基本方針と比較して,提案アルゴリズムは,計算オーバーヘッドが無視できるような推奨事項に,露出基準の複雑な公平性を組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.134493256287072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As recommender systems become increasingly central for sorting and prioritizing the content available online, they have a growing impact on the opportunities or revenue of their items producers. For instance, they influence which recruiter a resume is recommended to, or to whom and how much a music track, video or news article is being exposed. This calls for recommendation approaches that not only maximize (a proxy of) user satisfaction, but also consider some notion of fairness in the exposure of items or groups of items. Formally, such recommendations are usually obtained by maximizing a concave objective function in the space of randomized rankings. When the total exposure of an item is defined as the sum of its exposure over users, the optimal rankings of every users become coupled, which makes the optimization process challenging. Existing approaches to find these rankings either solve the global optimization problem in a batch setting, i.e., for all users at once, which makes them inapplicable at scale, or are based on heuristics that have weak theoretical guarantees. In this paper, we propose the first efficient online algorithm to optimize concave objective functions in the space of rankings which applies to every concave and smooth objective function, such as the ones found for fairness of exposure. Based on online variants of the Frank-Wolfe algorithm, we show that our algorithm is computationally fast, generating rankings on-the-fly with computation cost dominated by the sort operation, memory efficient, and has strong theoretical guarantees. Compared to baseline policies that only maximize user-side performance, our algorithm allows to incorporate complex fairness of exposure criteria in the recommendations with negligible computational overhead.
• Abstract（参考訳）: オンラインコンテンツのソートと優先順位付けのためのレコメンダシステムがますます重要になってきており、商品生産者の機会や収入に影響を与えている。 例えば、リクルーターがどのリクルートを推奨するか、あるいは誰が音楽トラック、ビデオ、ニュース記事がどれだけ露出しているかに影響を与える。 これは、ユーザの満足度を最大化(プロキシ)するだけでなく、アイテムやアイテムのグループを露出する際の公平性も考慮するレコメンデーションアプローチを要求する。 形式的には、そのような推奨は通常、ランダム化されたランクの空間における凹型客観的関数を最大化することによって得られる。 アイテムの全体露出を、ユーザに対する露出の合計として定義すると、各ユーザの最適なランキングが結合され、最適化プロセスが困難になる。 これらのランキングを見つける既存のアプローチは、バッチ設定でグローバル最適化問題を解決するか、すなわち、すべてのユーザに対して一度に解くか、あるいは理論的な保証が弱いヒューリスティックに基づいている。 本稿では,全ての凹凸・滑らかな対象関数,例えば露出の公正性を示す関数に適用されるランク空間における凹凸対象関数を最適化する,最初の効率的なオンラインアルゴリズムを提案する。 frank-wolfeアルゴリズムのオンライン変種に基づき,提案アルゴリズムは計算速度が速く,計算コストがソート処理,メモリ効率,強力な理論保証によりオンザフライでランキングを生成する。 ユーザ側のパフォーマンスを最大化するベースラインポリシーと比較して,本アルゴリズムは,計算オーバーヘッドが無視できるレコメンデーションに,露出基準の複雑な公平さを組み込むことができる。

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