論文の概要: Understanding Biases in ChatGPT-based Recommender Systems: Provider Fairness, Temporal Stability, and Recency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10545v3
• Date: Thu, 4 Jul 2024 12:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 00:13:02.079758
• Title: Understanding Biases in ChatGPT-based Recommender Systems: Provider Fairness, Temporal Stability, and Recency
• Title（参考訳）: ChatGPTベースのレコメンダシステムにおけるバイアスの理解:プロバイダフェアネス、時間安定性、信頼性
• Authors: Yashar Deldjoo,
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTに基づく推薦システムにおけるバイアスについて考察し,提供者フェアネス(イテム側フェアネス)に着目した。 最初の実験では、トップK推薦の精度と公平性について、7つの異なるプロンプトシナリオを評価した。 フェアネスを「フェアレコメンデーターとしての行動」のようなシステムの役割に組み込むことは、プロンプト内のフェアネスディレクティブよりも効果的であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.882829614199453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the biases in ChatGPT-based recommender systems, focusing on provider fairness (item-side fairness). Through extensive experiments and over a thousand API calls, we investigate the impact of prompt design strategies-including structure, system role, and intent-on evaluation metrics such as provider fairness, catalog coverage, temporal stability, and recency. The first experiment examines these strategies in classical top-K recommendations, while the second evaluates sequential in-context learning (ICL). In the first experiment, we assess seven distinct prompt scenarios on top-K recommendation accuracy and fairness. Accuracy-oriented prompts, like Simple and Chain-of-Thought (COT), outperform diversification prompts, which, despite enhancing temporal freshness, reduce accuracy by up to 50%. Embedding fairness into system roles, such as "act as a fair recommender," proved more effective than fairness directives within prompts. Diversification prompts led to recommending newer movies, offering broader genre distribution compared to traditional collaborative filtering (CF) models. The second experiment explores sequential ICL, comparing zero-shot and few-shot ICL. Results indicate that including user demographic information in prompts affects model biases and stereotypes. However, ICL did not consistently improve item fairness and catalog coverage over zero-shot learning. Zero-shot learning achieved higher NDCG and coverage, while ICL-2 showed slight improvements in hit rate (HR) when age-group context was included. Our study provides insights into biases of RecLLMs, particularly in provider fairness and catalog coverage. By examining prompt design, learning strategies, and system roles, we highlight the potential and challenges of integrating LLMs into recommendation systems. Further details can be found at https://github.com/yasdel/Benchmark_RecLLM_Fairness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ChatGPTに基づく推薦システムにおけるバイアスについて考察し,提供者フェアネス(イテム側フェアネス)に着目した。 広範な実験と1000以上のAPI呼び出しを通じて、提供者フェアネス、カタログのカバレッジ、時間的安定性、リレーシシデンスなどの設計戦略、構造、システムの役割、インテントオン評価指標を含む、迅速な設計戦略の影響を調査する。 第1実験では、これらの戦略を古典的トップKレコメンデーションで検証し、第2実験では、逐次インコンテキスト学習(ICL)を評価する。 最初の実験では、トップK推薦の精度と公平性について、7つの異なるプロンプトシナリオを評価した。 Simple and Chain-of-Thought (COT)のような正確性指向のプロンプトは、時間的鮮度を向上しているにもかかわらず、精度を最大50%低下させる多様化プロンプトより優れている。 フェアネスを「フェアレコメンデーターとしての行動」のようなシステムの役割に組み込むことは、プロンプト内のフェアネスディレクティブよりも効果的であることが証明された。 多様化の促進により新しい映画が推奨され、従来のコラボレーティブ・フィルタリング(CF)モデルよりも幅広いジャンルの配給が提供された。 第2の実験では、ゼロショットと少数ショットのICLを比較してシーケンシャルICLを探索している。 その結果,プロンプトにユーザ人口統計情報を含めると,モデルバイアスやステレオタイプに影響を及ぼすことがわかった。 しかし、ICLはゼロショット学習よりもアイテムフェアネスとカタログカバレッジを一貫して改善しなかった。 ゼロショット学習はNDCGとカバレッジを向上し, ICL-2は年齢群コンテキストを含む場合のヒット率(HR)をわずかに改善した。 本稿では,RecLLMsのバイアス,特にプロバイダフェアネスとカタログカバレッジについて考察する。 迅速な設計,学習戦略,システムの役割を検討することで,LLMをレコメンデーションシステムに統合する可能性と課題を明らかにする。 詳細はhttps://github.com/yasdel/Benchmark_RecLLM_Fairnessで確認できる。

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