論文の概要: How Do Recommendation Models Amplify Popularity Bias? An Analysis from the Spectral Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12008v3
• Date: Thu, 13 Jun 2024 07:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 23:16:04.434143
• Title: How Do Recommendation Models Amplify Popularity Bias? An Analysis from the Spectral Perspective
• Title（参考訳）: レコメンデーションモデルはどのように大衆バイアスを増幅するか? : スペクトルから見た分析
• Authors: Siyi Lin, Chongming Gao, Jiawei Chen, Sheng Zhou, Binbin Hu, Yan Feng, Chun Chen, Can Wang,
• Abstract要約: 勧告システム(RS)は、しばしば人気バイアスに悩まされる。 本研究は,本現象の根本原因を明らかにするための包括的実験および理論的解析を行う。 本稿では、スペクトルノルム正規化器を利用して主特異値の大きさをペナルティ化する新しいデバイアスング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.949692163589226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommendation Systems (RS) are often plagued by popularity bias. When training a recommendation model on a typically long-tailed dataset, the model tends to not only inherit this bias but often exacerbate it, resulting in over-representation of popular items in the recommendation lists. This study conducts comprehensive empirical and theoretical analyses to expose the root causes of this phenomenon, yielding two core insights: 1) Item popularity is memorized in the principal spectrum of the score matrix predicted by the recommendation model; 2) The dimension collapse phenomenon amplifies the relative prominence of the principal spectrum, thereby intensifying the popularity bias. Building on these insights, we propose a novel debiasing strategy that leverages a spectral norm regularizer to penalize the magnitude of the principal singular value. We have developed an efficient algorithm to expedite the calculation of the spectral norm by exploiting the spectral property of the score matrix. Extensive experiments across seven real-world datasets and three testing paradigms have been conducted to validate the superiority of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 勧告システム(RS)は、しばしば人気バイアスに悩まされる。 通常、長い尾のデータセットでレコメンデーションモデルをトレーニングする場合、このバイアスを継承するだけでなく、しばしば悪化させる傾向があり、レコメンデーションリストで人気のある項目が過剰に表現される。 本研究は、この現象の根本原因を明らかにするための総合的な経験的および理論的分析を行い、2つの中核的な洞察を得た。 1)推薦モデルにより予測されるスコア行列の主スペクトルにアイテムの人気が記憶される。 2) 次元崩壊現象は主スペクトルの相対的な優位性を増幅し, 人気バイアスを増大させる。 これらの知見に基づいて、スペクトルノルム正規化器を利用して主特異値の大きさをペナルティ化する新しいデバイアスング戦略を提案する。 我々は,スコア行列のスペクトル特性を利用してスペクトルノルムの計算を高速化する効率的なアルゴリズムを開発した。 提案手法の優位性を検証するために,実世界の7つのデータセットと3つのテストパラダイムにわたる大規模な実験を行った。

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