論文の概要: Understanding or Manipulation: Rethinking Online Performance Gains of
Modern Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05662v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 17:56:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 17:49:25.017310
- Title: Understanding or Manipulation: Rethinking Online Performance Gains of
Modern Recommender Systems
- Title（参考訳）: 理解と操作: 現代のレコメンデーションシステムのオンラインパフォーマンス向上を再考する
- Authors: Zhengbang Zhu, Rongjun Qin, Junjie Huang, Xinyi Dai, Yang Yu, Yong Yu
and Weinan Zhang
- Abstract要約: 本稿では,推薦アルゴリズムの操作の程度をベンチマークするための一般的なフレームワークを提案する。
我々は、合成データセットと実世界のデータセットの両方において、いくつかの代表的な推奨アルゴリズムをベンチマークする。
トレーニングデータの特性が操作度に顕著な影響を与えていることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.154800632171764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recommender systems are expected to be assistants that help human users find
relevant information in an automatic manner without explicit queries. As
recommender systems evolve, increasingly sophisticated learning techniques are
applied and have achieved better performance in terms of user engagement
metrics such as clicks and browsing time. The increase of the measured
performance, however, can have two possible attributions: a better
understanding of user preferences, and a more proactive ability to utilize
human bounded rationality to seduce user over-consumption. A natural following
question is whether current recommendation algorithms are manipulating user
preferences. If so, can we measure the manipulation level? In this paper, we
present a general framework for benchmarking the degree of manipulations of
recommendation algorithms, in both slate recommendation and sequential
recommendation scenarios. The framework consists of three stages, initial
preference calculation, algorithm training and interaction, and metrics
calculation that involves two proposed metrics, Manipulation Score and
Preference Shift. We benchmark some representative recommendation algorithms in
both synthetic and real-world datasets under the proposed framework. We have
observed that a high online click-through rate does not mean a better
understanding of user initial preference, but ends in prompting users to choose
more documents they initially did not favor. Moreover, we find that the
properties of training data have notable impacts on the manipulation degrees,
and algorithms with more powerful modeling abilities are more sensitive to such
impacts. The experiments also verified the usefulness of the proposed metrics
for measuring the degree of manipulations. We advocate that future
recommendation algorithm studies should be treated as an optimization problem
with constrained user preference manipulations.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、明示的なクエリなしで、ユーザが関連する情報を自動的に見つけるのに役立つアシスタントとして期待されている。
レコメンダシステムが進化するにつれて、ますます高度な学習技術が適用され、クリックやブラウジング時間といったユーザのエンゲージメント指標において、よりよいパフォーマンスを達成している。
しかし、測定されたパフォーマンスの増加は、ユーザーの好みをよりよく理解することと、人間の有界合理性を利用してユーザの過度な消費を誘惑するより積極的な能力という2つの可能性がある。
自然な疑問は、現在の推奨アルゴリズムがユーザの好みを操作するかどうかである。
もしそうなら、操作レベルを計測できますか?
本稿では,slateレコメンデーションシナリオと逐次レコメンデーションシナリオの両方において,レコメンデーションアルゴリズムの操作の程度をベンチマークするための汎用フレームワークを提案する。
このフレームワークは、初期選好計算、アルゴリズムのトレーニングとインタラクション、および2つの提案されたメトリクスであるManipulation ScoreとPreference Shiftを含むメトリクス計算の3段階で構成されている。
提案フレームワークでは,合成データと実世界のデータセットの両方において,代表的な推奨アルゴリズムをいくつかベンチマークする。
オンラインのクリックスルー率が高いことは、ユーザの初期の好みをよりよく理解するという意味ではなく、ユーザが最初に好まなかったドキュメントをもっと選ぶように促すことである。
さらに, 学習データの特性は操作度に有意な影響を与え, より強力なモデリング能力を持つアルゴリズムは, その影響に対してより敏感であることがわかった。
実験は、操作の度合いを測定するための提案された指標の有用性も検証した。
今後のレコメンデーションアルゴリズムの研究は,ユーザの嗜好操作を制約した最適化問題として扱うべきである。
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