論文の概要: BHEISR: Nudging from Bias to Balance -- Promoting Belief Harmony by Eliminating Ideological Segregation in Knowledge-based Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02797v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 06:12:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 15:05:29.801329
• Title: BHEISR: Nudging from Bias to Balance -- Promoting Belief Harmony by Eliminating Ideological Segregation in Knowledge-based Recommendations
• Title（参考訳）: bheisr: バイアスからバランスへ - 知識に基づくレコメンデーションにおけるイデオロギー分離を排除することによって信念調和を促進する
• Authors: Mengyan Wang, Yuxuan Hu, Zihan Yuan, Chenting Jiang, Weihua Li, Shiqing Wu and Quan Bai
• Abstract要約: 主な目的は,フィルタバブルによる有害な影響を最小限に抑えつつ,ユーザの信念バランスを打つことである。 BHEISRモデルは、民主的かつ透明な原則を支持しながら、ナッジ理論から原則を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.795636579831129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the realm of personalized recommendation systems, the increasing concern is the amplification of belief imbalance and user biases, a phenomenon primarily attributed to the filter bubble. Addressing this critical issue, we introduce an innovative intermediate agency (BHEISR) between users and existing recommendation systems to attenuate the negative repercussions of the filter bubble effect in extant recommendation systems. The main objective is to strike a belief balance for users while minimizing the detrimental influence caused by filter bubbles. The BHEISR model amalgamates principles from nudge theory while upholding democratic and transparent principles. It harnesses user-specific category information to stimulate curiosity, even in areas users might initially deem uninteresting. By progressively stimulating interest in novel categories, the model encourages users to broaden their belief horizons and explore the information they typically overlook. Our model is time-sensitive and operates on a user feedback loop. It utilizes the existing recommendation algorithm of the model and incorporates user feedback from the prior time frame. This approach endeavors to transcend the constraints of the filter bubble, enrich recommendation diversity, and strike a belief balance among users while also catering to user preferences and system-specific business requirements. To validate the effectiveness and reliability of the BHEISR model, we conducted a series of comprehensive experiments with real-world datasets. These experiments compared the performance of the BHEISR model against several baseline models using nearly 200 filter bubble-impacted users as test subjects. Our experimental results conclusively illustrate the superior performance of the BHEISR model in mitigating filter bubbles and balancing user perspectives.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションシステムの領域では、信念の不均衡とユーザのバイアスの増幅が懸念されている。 そこで本研究では,既存のレコメンデーションシステムにおけるフィルタバブル効果の悪影響を軽減させるため,ユーザと既存レコメンデーションシステム間の革新的な中間機関(bheisr)を提案する。 主な目的は,フィルタバブルによる有害な影響を最小限に抑えつつ,ユーザの信念バランスを打つことである。 BHEISRモデルは、民主的かつ透明な原則を支持しながら、ナッジ理論から原則を取り入れている。 ユーザー固有のカテゴリー情報を利用して好奇心を刺激する。 新たなカテゴリーへの関心を徐々に刺激することで、このモデルはユーザーが信念の地平を広げ、通常見落としている情報を探索することを奨励する。 我々のモデルは時間に敏感であり、ユーザのフィードバックループで動作する。 モデルの既存のレコメンデーションアルゴリズムを使用し、事前の時間フレームからのユーザフィードバックを組み込む。 このアプローチは、フィルターバブルの制約を超越し、レコメンデーションの多様性を高め、ユーザー間の信念バランスを保ちつつ、ユーザの好みやシステム固有のビジネス要件にも応えます。 BHEISRモデルの有効性と信頼性を検証するため,実世界のデータセットを用いた総合実験を行った。 これらの実験は、200人近いフィルターバブルユーザを試験対象として、bheisrモデルの性能をいくつかのベースラインモデルと比較した。 実験結果は,フィルタバブルの緩和とユーザ視点のバランスをとる上で,BHEISRモデルの優れた性能を示すものである。

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