論文の概要: Pareto Pairwise Ranking for Fairness Enhancement of Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10459v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 03:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 03:10:56.221499
• Title: Pareto Pairwise Ranking for Fairness Enhancement of Recommender Systems
• Title（参考訳）: 推薦システムの公平性向上のためのパレートペアワイズランキング
• Authors: Hao Wang
• Abstract要約: 技術的精度の指標から評価すると,本アルゴリズムは他のアルゴリズムと競合することを示す。 さらに重要なことは、我々の実験セクションでは、Pareto Pairwise Rankingが、他の9つの現代アルゴリズムと比較して最も公正なアルゴリズムであることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.658166900129066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning to rank is an effective recommendation approach since its introduction around 2010. Famous algorithms such as Bayesian Personalized Ranking and Collaborative Less is More Filtering have left deep impact in both academia and industry. However, most learning to rank approaches focus on improving technical accuracy metrics such as AUC, MRR and NDCG. Other evaluation metrics of recommender systems like fairness have been largely overlooked until in recent years. In this paper, we propose a new learning to rank algorithm named Pareto Pairwise Ranking. We are inspired by the idea of Bayesian Personalized Ranking and power law distribution. We show that our algorithm is competitive with other algorithms when evaluated on technical accuracy metrics. What is more important, in our experiment section we demonstrate that Pareto Pairwise Ranking is the most fair algorithm in comparison with 9 other contemporary algorithms.
• Abstract（参考訳）: ランクへの学習は、2010年頃に導入されて以来、効果的な推奨アプローチである。 Bayesian Personalized Ranking や Collaborative Less is More Filtering といった有名なアルゴリズムは、学術と産業の両方に大きな影響を与えている。 しかしながら、ランク付けアプローチを学ぶほとんどの方法は、auc、mr、ndcgといった技術精度の指標の改善に焦点を当てている。 フェアネスのようなレコメンダシステムの他の評価指標は、近年までほとんど見過ごされてきた。 本稿では,pareto pairwise rankingと呼ばれる新しいランク付けアルゴリズムを提案する。 我々はベイジアンパーソナライズされたランク付けと権力法分布の考え方に着想を得た。 技術的精度の指標から評価すると,本アルゴリズムは他のアルゴリズムと競合することを示す。 さらに重要なことは、我々の実験セクションでは、Pareto Pairwise Rankingが、他の9つの現代アルゴリズムと比較して最も公正なアルゴリズムであることを実証している。

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