論文の概要: Choosing the Right Weights: Balancing Value, Strategy, and Noise in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17428v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 15:19:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:48:31.284152
• Title: Choosing the Right Weights: Balancing Value, Strategy, and Noise in Recommender Systems
• Title（参考訳）: 正しいウェイトを選ぶ:レコメンダシステムにおける価値、戦略、騒音のバランス
• Authors: Smitha Milli, Emma Pierson, Nikhil Garg,
• Abstract要約: 多くのレコメンデータシステムは、クリック、いいね!、シェアなど、異なるユーザの振る舞いの線形重み付けを最適化する。 各潜在的な行動の3つの側面について考察する。 約7000万のURLからなる大規模なデータセットを使用して、当社のフレームワークをFacebook上での重み付け設計に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2855008639856575
• License:
• Abstract: Many recommender systems optimize a linear weighting of different user behaviors, such as clicks, likes, and shares. We analyze the optimal choice of weights from the perspectives of both users and content producers who strategically respond to the weights. We consider three aspects of each potential behavior: value-faithfulness (how well a behavior indicates whether the user values the content), strategy-robustness (how hard it is for producers to manipulate the behavior), and noisiness (how much estimation error there is in predicting the behavior). Our theoretical results show that for users, up-weighting more value-faithful and less noisy behaviors leads to higher utility, while for producers, up-weighting more value-faithful and strategy-robust behaviors leads to higher welfare (and the impact of noise is non-monotonic). Finally, we apply our framework to design weights on Facebook, using a large-scale dataset of approximately 70 million URLs shared on Facebook. Strikingly, we find that our user-optimal weight vector (a) delivers higher user value than a vector not accounting for variance; (b) also enhances broader societal outcomes, reducing misinformation and raising the quality of the URL domains, outcomes that were not directly targeted in our theoretical framework.
• Abstract（参考訳）: 多くのレコメンデータシステムは、クリック、いいね!、シェアなど、異なるユーザの振る舞いの線形重み付けを最適化する。 重みの最適選択は、重みに戦略的に反応するユーザーとコンテンツプロデューサの両方の観点から分析する。 各潜在的な行動の3つの側面について考察する: 価値の忠実さ(ユーザがコンテンツを評価するかどうかの振る舞いが適切に示しているかどうか)、戦略の難易度(プロデューサーが行動を操作するのがどれほど難しいか)、ノイズ(行動を予測するのにどの程度の誤差があるか)。 我々の理論的結果は、ユーザにとって、より価値に満ちた、よりノイズの少ない振る舞いを重み付けすることは、より有用性をもたらす一方で、生産者にとって、より価値に満ちた、戦略に反する振る舞いを重み付けすると、より福祉(そしてノイズの影響はモノトニックではない)につながることを示している。 最後に、Facebook上で共有される約7000万のURLからなる大規模なデータセットを使用して、当社のフレームワークをFacebook上での重み付け設計に適用する。 興味深いことに、私たちのユーザ-最適重量ベクトルは、 a) 分散を考慮しないベクトルよりも高いユーザ価値を提供する。 b) より広範な社会的成果の向上,誤報の低減,URLドメインの品質向上,そして我々の理論的枠組みでは直接対象とされなかった結果についても検討した。

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