論文の概要: Metrics for popularity bias in dynamic recommender systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08455v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 16:15:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 08:56:45.244000
• Title: Metrics for popularity bias in dynamic recommender systems
• Title（参考訳）: 動的推薦システムにおける人気バイアスのメトリクス
• Authors: Valentijn Braun, Debarati Bhaumik, and Diptish Dey
• Abstract要約: バイアスドレコメンデーションは個人、敏感なユーザーグループ、社会に悪影響を及ぼす可能性のある決定につながる可能性がある。 本稿では,RecSysモデルの出力から直接発生する人気バイアスの定量化に着目する。 RescSysにおける人気バイアスを時間とともに定量化するための4つの指標が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Albeit the widespread application of recommender systems (RecSys) in our daily lives, rather limited research has been done on quantifying unfairness and biases present in such systems. Prior work largely focuses on determining whether a RecSys is discriminating or not but does not compute the amount of bias present in these systems. Biased recommendations may lead to decisions that can potentially have adverse effects on individuals, sensitive user groups, and society. Hence, it is important to quantify these biases for fair and safe commercial applications of these systems. This paper focuses on quantifying popularity bias that stems directly from the output of RecSys models, leading to over recommendation of popular items that are likely to be misaligned with user preferences. Four metrics to quantify popularity bias in RescSys over time in dynamic setting across different sensitive user groups have been proposed. These metrics have been demonstrated for four collaborative filtering based RecSys algorithms trained on two commonly used benchmark datasets in the literature. Results obtained show that the metrics proposed provide a comprehensive understanding of growing disparities in treatment between sensitive groups over time when used conjointly.
• Abstract（参考訳）: 日常生活におけるレコメンダシステム(recsys)の広範にわたる適用にもかかわらず、そのようなシステムに存在する不公平さやバイアスを定量化するための限られた研究が行われてきた。 先行研究は主に、recsysが識別しているかどうかを決定することに重点を置いているが、これらのシステムに存在するバイアスの量を計算していない。 偏りのある推奨は、個人、敏感なユーザーグループ、社会に悪影響を及ぼす可能性がある決定につながる可能性がある。 したがって、これらのシステムの公正かつ安全な商業的応用のために、これらのバイアスを定量化することが重要である。 本稿では、RecSysモデルの出力から直接生じる人気バイアスの定量化に焦点をあて、ユーザの好みと一致しない可能性のある人気アイテムの推薦を過度に行う。 RescSysにおける人気バイアスを時間とともに定量化するための4つの指標が提案されている。 これらのメトリクスは、4つのコラボレーティブフィルタリングベースのrecsysアルゴリズムで実証されており、文献でよく使われる2つのベンチマークデータセットでトレーニングされている。 以上の結果から,提案した指標は,併用時の感度群間処理における差異の増大を包括的に把握できることを示した。

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