論文の概要: The Fault in Our Recommendations: On the Perils of Optimizing the Measurable
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03948v1
- Date: Tue, 07 May 2024 02:12:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 00:58:52.453825
- Title: The Fault in Our Recommendations: On the Perils of Optimizing the Measurable
- Title（参考訳）: 勧告の欠点:測定可能度を最適化する危険性について
- Authors: Omar Besbes, Yash Kanoria, Akshit Kumar,
- Abstract要約: エンゲージメントの最適化は、大きなユーティリティ損失をもたらす可能性があることを示す。
我々は、最初は人気コンテンツとニッチコンテンツの混在を推奨するユーティリティ・アウェア・ポリシーを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6217304977339473
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- Abstract: Recommendation systems are widespread, and through customized recommendations, promise to match users with options they will like. To that end, data on engagement is collected and used. Most recommendation systems are ranking-based, where they rank and recommend items based on their predicted engagement. However, the engagement signals are often only a crude proxy for utility, as data on the latter is rarely collected or available. This paper explores the following question: By optimizing for measurable proxies, are recommendation systems at risk of significantly under-delivering on utility? If so, how can one improve utility which is seldom measured? To study these questions, we introduce a model of repeated user consumption in which, at each interaction, users select between an outside option and the best option from a recommendation set. Our model accounts for user heterogeneity, with the majority preferring ``popular'' content, and a minority favoring ``niche'' content. The system initially lacks knowledge of individual user preferences but can learn them through observations of users' choices over time. Our theoretical and numerical analysis demonstrate that optimizing for engagement can lead to significant utility losses. Instead, we propose a utility-aware policy that initially recommends a mix of popular and niche content. As the platform becomes more forward-looking, our utility-aware policy achieves the best of both worlds: near-optimal utility and near-optimal engagement simultaneously. Our study elucidates an important feature of recommendation systems; given the ability to suggest multiple items, one can perform significant exploration without incurring significant reductions in engagement. By recommending high-risk, high-reward items alongside popular items, systems can enhance discovery of high utility items without significantly affecting engagement.
- Abstract（参考訳）: 推奨システムは広く普及しており、カスタマイズされたレコメンデーションを通じて、ユーザーが好きなオプションにマッチすることを約束する。
そのために、エンゲージメントに関するデータが収集され、使用される。
ほとんどのレコメンデーションシステムはランキングベースで、予測されたエンゲージメントに基づいてランク付けし、推奨する。
しかし、エンゲージメント信号は、しばしばユーティリティの粗末なプロキシである。
測定可能なプロキシを最適化することで、リコメンデーションシステムは実用性にかなり過小評価されるリスクがあるのか?
もしそうなら、ほとんど測定されない実用性を改善するにはどうすればいいのか?
これらの課題を考察するために,各インタラクションにおいて,ユーザが推奨セットから外部オプションと最良オプションを選択できる,反復的なユーザ消費モデルを提案する。
我々のモデルはユーザの不均一性を考慮に入れており、大多数は『ポピュラー』のコンテンツを好み、少数は『ニッチ』のコンテンツを好んでいる。
システムは当初、個々のユーザの好みに関する知識を欠いているが、時間の経過とともにユーザの選択を観察することで学習することができる。
我々の理論的および数値解析は、エンゲージメントの最適化が大きな実用的損失をもたらすことを証明している。
代わりに我々は、最初は人気コンテンツとニッチコンテンツの混在を推奨するユーティリティ・アウェア・ポリシーを提案する。
プラットフォームがより前方に見えるようになるにつれて、私たちのユーティリティ・アウェア・ポリシーは、ほぼ最適のユーティリティとほぼ最適のエンゲージメントという、両方の世界のベストを達成します。
本研究は,複数の項目を推薦する能力を考えると,有意なエンゲージメントの低下を招くことなく,重要な探索を行うことができる,レコメンデーションシステムの重要な特徴を明らかにするものである。
人気アイテムと並んで高リスクで高利回りなアイテムを推奨することにより、エンゲージメントに大きな影響を及ぼすことなく、高ユーティリティアイテムの発見を促進することができる。
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