論文の概要: Popularity Degradation Bias in Local Music Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11671v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 22:36:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 17:33:30.953474
• Title: Popularity Degradation Bias in Local Music Recommendation
• Title（参考訳）: 地域音楽レコメンデーションにおける人気低下バイアス
• Authors: April Trainor and Douglas Turnbull
• Abstract要約: 地域音楽レコメンデーションの文脈における人気劣化バイアスの影響について検討する。 どちらのアルゴリズムも、より人気のあるアーティストのレコメンデーションパフォーマンスを改善する。 Mult-VAEは、あまり人気のないアーティストにとって、より優れた相対的パフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13597551064547497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the effect of popularity degradation bias in the context of local music recommendations. Specifically, we examine how accurate two top-performing recommendation algorithms, Weight Relevance Matrix Factorization (WRMF) and Multinomial Variational Autoencoder (Mult-VAE), are at recommending artists as a function of artist popularity. We find that both algorithms improve recommendation performance for more popular artists and, as such, exhibit popularity degradation bias. While both algorithms produce a similar level of performance for more popular artists, Mult-VAE shows better relative performance for less popular artists. This suggests that this algorithm should be preferred for local (long-tail) music artist recommendation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,地域音楽レコメンデーションの文脈における人気低下バイアスの影響について検討する。 具体的には,WRMF (Weight Relevance Matrix Factorization) とmultinomial Variational Autoencoder (Mult-VAE) の2つのトップパフォーマンスレコメンデーションアルゴリズムが,アーティストをアーティストの人気関数として推奨しているかを検討する。 どちらのアルゴリズムも人気アーティストのレコメンデーションパフォーマンスを改善しており、人気低下バイアスを呈している。 どちらのアルゴリズムも、よりポピュラーなアーティストに同様のレベルのパフォーマンスをもたらすが、Mult-VAEは、あまり人気のないアーティストにより良い相対的なパフォーマンスを示す。 これは、このアルゴリズムがローカル(ロングテール)音楽アーティストの推薦に好まれるべきであることを示唆している。

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