論文の概要: A Study on Accuracy, Miscalibration, and Popularity Bias in Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00400v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 10:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:18:07.967514
• Title: A Study on Accuracy, Miscalibration, and Popularity Bias in Recommendations
• Title（参考訳）: 勧告における正確性・誤校正・大衆バイアスに関する研究
• Authors: Dominik Kowald and Gregor Mayr and Markus Schedl and Elisabeth Lex
• Abstract要約: 異なるジャンルがレコメンデーションパフォーマンスの不整合に与える影響について検討する。 人気コンテンツへの関心がほとんどないユーザは、最悪のレコメンデーションの精度を得られる。 実験の結果,特定のジャンルがレコメンデーションパフォーマンスの不整合に異なる程度寄与していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.694971161661218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research has suggested different metrics to measure the inconsistency of recommendation performance, including the accuracy difference between user groups, miscalibration, and popularity lift. However, a study that relates miscalibration and popularity lift to recommendation accuracy across different user groups is still missing. Additionally, it is unclear if particular genres contribute to the emergence of inconsistency in recommendation performance across user groups. In this paper, we present an analysis of these three aspects of five well-known recommendation algorithms for user groups that differ in their preference for popular content. Additionally, we study how different genres affect the inconsistency of recommendation performance, and how this is aligned with the popularity of the genres. Using data from LastFm, MovieLens, and MyAnimeList, we present two key findings. First, we find that users with little interest in popular content receive the worst recommendation accuracy, and that this is aligned with miscalibration and popularity lift. Second, our experiments show that particular genres contribute to a different extent to the inconsistency of recommendation performance, especially in terms of miscalibration in the case of the MyAnimeList dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ユーザグループ間の精度差、誤校正、人気上昇など、推薦性能の不整合を測定するためのさまざまな指標が提案されている。 しかし、誤校正と人気上昇に関連する研究は、異なるユーザーグループ間での推奨精度に欠ける。 さらに、特定のジャンルがユーザーグループ間でのレコメンデーションパフォーマンスの不整合の出現に寄与するかどうかは明らかでない。 本稿では,人気のあるコンテンツに対する好みが異なるユーザグループに対する5つの推奨アルゴリズムについて,これら3つの側面の分析を行う。 さらに,異なるジャンルがレコメンデーションパフォーマンスの不整合にどのように影響するか,また,ジャンルの人気とどのように一致しているかを検討する。 lastfm、movielens、myanimelistのデータを使って、2つの重要な発見を示しました。 まず、人気コンテンツに関心のないユーザーには、最悪の推奨精度が与えられ、これは誤校正や人気上昇と一致している。 第2に,特定のジャンルが,特にmyanimelistデータセットの場合のミスキャリブレーションの観点から,レコメンデーション性能の非一貫性に異なる影響を与えることを示す実験を行った。

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