論文の概要: A First Look at Selection Bias in Preference Elicitation for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00554v1
• Date: Wed, 01 May 2024 14:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 01:28:24.558849
• Title: A First Look at Selection Bias in Preference Elicitation for Recommendation
• Title（参考訳）: レコメンデーションにおける選別バイアスに関する一考察
• Authors: Shashank Gupta, Harrie Oosterhuis, Maarten de Rijke,
• Abstract要約: 選好選好における選好バイアスの影響について検討した。 大きなハードルは、好みの推論インタラクションを持つ公開データセットがないことです。 本稿では,トピックに基づく選好提案プロセスのシミュレーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.44255178199846
• License:
• Abstract: Preference elicitation explicitly asks users what kind of recommendations they would like to receive. It is a popular technique for conversational recommender systems to deal with cold-starts. Previous work has studied selection bias in implicit feedback, e.g., clicks, and in some forms of explicit feedback, i.e., ratings on items. Despite the fact that the extreme sparsity of preference elicitation interactions make them severely more prone to selection bias than natural interactions, the effect of selection bias in preference elicitation on the resulting recommendations has not been studied yet. To address this gap, we take a first look at the effects of selection bias in preference elicitation and how they may be further investigated in the future. We find that a big hurdle is the current lack of any publicly available dataset that has preference elicitation interactions. As a solution, we propose a simulation of a topic-based preference elicitation process. The results from our simulation-based experiments indicate (i) that ignoring the effect of selection bias early in preference elicitation can lead to an exacerbation of overrepresentation in subsequent item recommendations, and (ii) that debiasing methods can alleviate this effect, which leads to significant improvements in subsequent item recommendation performance. Our aim is for the proposed simulator and initial results to provide a starting point and motivation for future research into this important but overlooked problem setting.
• Abstract（参考訳）: Preference Elicitationは、ユーザーにどのようなレコメンデーションを受けたいかを明示的に尋ねる。 コールドスタートを扱うための会話レコメンデーションシステムとして人気がある。 これまでの研究は、暗黙のフィードバック、例えばクリック、いくつかの明示的なフィードバック、すなわちアイテムのレーティングにおける選択バイアスを研究してきた。 選好選好相互作用の極端に広範囲性があるため、選好選好選好選好は自然選好よりも選択選好選好選好選好選好選好選好選好の偏見がまだ研究されていない。 このギャップに対処するために、選好誘導における選択バイアスの影響と、今後どのように研究されるかについて、まず検討する。 非常に大きなハードルは、現在、レコメンデーションエスカレーションインタラクションを持つデータセットが公開されていないことです。 そこで本研究では,トピックに基づく選好推論プロセスのシミュレーションを提案する。 シミュレーションに基づく実験の結果は、 一 選好選好の早期に選択バイアスの影響を無視することは、その後の項目推薦において過剰表現の悪化につながるおそれがあり、 二 この効果を緩和することができ、その後の項目推薦性能を大幅に改善させることができる。 本研究の目的は,提案したシミュレータと初期結果を用いて,この重要かつ見過ごされた問題設定に関する今後の研究の出発点とモチベーションを提供することである。

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