論文の概要: A Comparative Analysis of Bias Amplification in Graph Neural Network Approaches for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07639v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 16:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 15:13:46.704323
• Title: A Comparative Analysis of Bias Amplification in Graph Neural Network Approaches for Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムのためのグラフニューラルネットワークアプローチにおけるバイアス増幅の比較解析
• Authors: Nikzad Chizari, Niloufar Shoeibi and Mar\'ia N. Moreno-Garc\'ia
• Abstract要約: バイアス増幅問題はこれらのアルゴリズムを用いて検討する必要がある。 本稿では,GNNに基づく異なるアルゴリズムのバイアスに対する振る舞いの文献レビューと分析を通じて,この問題を包括的に研究することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender Systems (RSs) are used to provide users with personalized item recommendations and help them overcome the problem of information overload. Currently, recommendation methods based on deep learning are gaining ground over traditional methods such as matrix factorization due to their ability to represent the complex relationships between users and items and to incorporate additional information. The fact that these data have a graph structure and the greater capability of Graph Neural Networks (GNNs) to learn from these structures has led to their successful incorporation into recommender systems. However, the bias amplification issue needs to be investigated while using these algorithms. Bias results in unfair decisions, which can negatively affect the company reputation and financial status due to societal disappointment and environmental harm. In this paper, we aim to comprehensively study this problem through a literature review and an analysis of the behavior against biases of different GNN-based algorithms compared to state-of-the-art methods. We also intend to explore appropriate solutions to tackle this issue with the least possible impact on the model performance.
• Abstract（参考訳）: Recommender Systems(RS)は、ユーザーに対してパーソナライズされたアイテムレコメンデーションを提供し、情報過負荷の問題を克服するのに役立つ。 現在、深層学習に基づく推薦手法は、ユーザとアイテムの複雑な関係を表現し、追加情報を取り込む能力から、マトリックス因子化のような従来の手法に固執している。 これらのデータがグラフ構造を持ち、グラフニューラルネットワーク(gnn)がこれらの構造から学ぶ能力が高いという事実は、レコメンダシステムへの導入の成功につながった。 しかし,これらのアルゴリズムを用いてバイアス増幅問題を調べる必要がある。 バイアスは不公平な判断を下し、社会的失望と環境被害によって会社の評判や財務状態に悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,GNNアルゴリズムのバイアスに対する振る舞いを,最先端の手法と比較して,文献レビューと分析を通じて包括的に研究することを目的とする。 モデルパフォーマンスへの影響を最小限に抑えながら、この問題に取り組むための適切なソリューションも検討するつもりです。

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