論文の概要: When Collaborative Filtering is not Collaborative: Unfairness of PCA for Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09687v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 00:22:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:50:27.041005
• Title: When Collaborative Filtering is not Collaborative: Unfairness of PCA for Recommendations
• Title（参考訳）: 協調フィルタリングが協調的でない場合--勧告に対するPCAの不公平さ
• Authors: David Liu, Jackie Baek, Tina Eliassi-Rad
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションのための次元削減手法の公平性について検討する。 本研究の目的は,項目別重みを用いた項目重み付きPCAを開発することである。 実世界のデータセットに対する評価から,項目重み付きPCAは,項目レベルのAUC-ROCを0.1ドルまで改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.210497551882638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the fairness of dimensionality reduction methods for recommendations. We focus on the established method of principal component analysis (PCA), which identifies latent components and produces a low-rank approximation via the leading components while discarding the trailing components. Prior works have defined notions of "fair PCA"; however, these definitions do not answer the following question: what makes PCA unfair? We identify two underlying mechanisms of PCA that induce unfairness at the item level. The first negatively impacts less popular items, due to the fact that less popular items rely on trailing latent components to recover their values. The second negatively impacts the highly popular items, since the leading PCA components specialize in individual popular items instead of capturing similarities between items. To address these issues, we develop a polynomial-time algorithm, Item-Weighted PCA, a modification of PCA that uses item-specific weights in the objective. On a stylized class of matrices, we prove that Item-Weighted PCA using a specific set of weights minimizes a popularity-normalized error metric. Our evaluations on real-world datasets show that Item-Weighted PCA not only improves overall recommendation quality by up to $0.1$ item-level AUC-ROC but also improves on both popular and less popular items.
• Abstract（参考訳）: 提案手法の妥当性について検討した。 主成分分析(pca)の確立した手法に着目し,潜在成分を同定し,後続成分を破棄しながら主成分を介して低位近似を生成する。 以前の著作では「フェアPCA」という概念が定義されていたが、これらの定義は以下の質問に答えていない。 項目レベルでの不公平を誘発する2つの基盤機構を同定する。 1つ目は、人気の低いアイテムが価値を回復するために遅れたコンポーネントに頼っているため、あまり人気がないアイテムに悪影響を及ぼす。 主なPCAコンポーネントは、アイテム間の類似性を捉えるのではなく、個々の人気アイテムを専門とするためである。 これらの問題に対処するために,目的にアイテム固有の重みを利用するPCAを改良した多項式時間アルゴリズム Item-Weighted PCA を開発した。 行列の定式化クラスにおいて、特定の重みの組を用いたアイテム重み付きpcaは、人気正規化誤差メートル法を最小化する。 実世界のデータセットに対する評価では,項目重み付きPCAは,項目レベルのAUC-ROCを0.1ドルまで改善するだけでなく,人気度と人気度の両方を向上する。

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