論文の概要: Performative Recommendation: Diversifying Content via Strategic Incentives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04336v3
• Date: Thu, 8 Jun 2023 21:10:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 17:37:26.655464
• Title: Performative Recommendation: Diversifying Content via Strategic Incentives
• Title（参考訳）: Performative Recommendation: ストラテジックインセンティブによるコンテンツの多様化
• Authors: Itay Eilat, Nir Rosenfeld
• Abstract要約: 学習が戦略的コンテンツクリエーターにインセンティブを与え、多様なコンテンツを作る方法を示します。 われわれのアプローチは、コンテンツに対する戦略的変化を予想する、新しい形式の正規化に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.452510519858995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The primary goal in recommendation is to suggest relevant content to users, but optimizing for accuracy often results in recommendations that lack diversity. To remedy this, conventional approaches such as re-ranking improve diversity by presenting more diverse items. Here we argue that to promote inherent and prolonged diversity, the system must encourage its creation. Towards this, we harness the performative nature of recommendation, and show how learning can incentivize strategic content creators to create diverse content. Our approach relies on a novel form of regularization that anticipates strategic changes to content, and penalizes for content homogeneity. We provide analytic and empirical results that demonstrate when and how diversity can be incentivized, and experimentally demonstrate the utility of our approach on synthetic and semi-synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 推奨の主なゴールは、ユーザーに関連コンテンツを提案することだが、精度を最適化することは、しばしば多様性を欠くレコメンデーションをもたらす。 これを改善するため、従来のアプローチでは、より多様な項目を提示することで多様性を向上する。 ここでは,本質的かつ長期的多様性を促進するためには,システムがその創造を促進する必要があると論じる。 これに向けて、我々はレコメンデーションの演奏性を活用し、学習が戦略的コンテンツクリエーターに多様なコンテンツを創造するインセンティブを与える方法を示す。 我々のアプローチは、コンテンツに対する戦略的変化を予測し、コンテンツ均質性を罰する新しい形式に依存している。 我々は,多様性をいつ,どのようにインセンティブ化できるかを示す分析的および実証的な結果を提供し,合成および半合成データに対するアプローチの有用性を実験的に実証した。

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