論文の概要: Understanding or Manipulation: Rethinking Online Performance Gains of Modern Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05662v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 14:13:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 03:27:45.444665
• 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度をベンチマークするフレームワークを提案する。 オンラインクリックスルー率が高いことは、必ずしもユーザーの初期嗜好をよりよく理解するという意味ではない。 我々は,制約付きユーザ嗜好操作による最適化問題として,将来のレコメンデーションアルゴリズムの研究を取り扱うべきであることを主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.75457258877731
• 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 automatically 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 in 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 four stages, initial preference calculation, training data collection, algorithm training and interaction, and metrics calculation that involves two proposed metrics. 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 necessarily 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 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、ユーザーが明示的なクエリなしで関連する情報を自動的に見つけるのを助ける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、最初の優先順位計算、トレーニングデータ収集、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を含むメトリクス計算の4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。 オンラインクリックスルー率が高いことは、ユーザーの初期嗜好をよりよく理解するという意味ではなく、ユーザーが最初に好まなかった文書をもっと選ぶように促すことである。 さらに、トレーニングデータは操作度に顕著な影響を与えており、より強力なモデリング能力を持つアルゴリズムは、そのような影響に対してより敏感である。 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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