論文の概要: Advancing Cultural Inclusivity: Optimizing Embedding Spaces for Balanced Music Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17607v1
• Date: Mon, 27 May 2024 19:12:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:21:23.740421
• Title: Advancing Cultural Inclusivity: Optimizing Embedding Spaces for Balanced Music Recommendations
• Title（参考訳）: 文化増進の促進:バランスのとれた音楽レコメンデーションのための埋め込み空間の最適化
• Authors: Armin Moradi, Nicola Neophytou, Golnoosh Farnadi,
• Abstract要約: 音楽レコメンデーションシステムにおける人気バイアスは、人口統計や文化の軸に沿って伝播することができる。 我々は,これらのバイアスを,プロトタイプベースの行列分解法において,表現不足の文化的グループからアーティストへの推薦において識別する。 本研究は,音楽レコメンデーションにおける人気バイアスの低減と,人口・文化の公平性向上に寄与することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.276697874428501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Popularity bias in music recommendation systems -- where artists and tracks with the highest listen counts are recommended more often -- can also propagate biases along demographic and cultural axes. In this work, we identify these biases in recommendations for artists from underrepresented cultural groups in prototype-based matrix factorization methods. Unlike traditional matrix factorization methods, prototype-based approaches are interpretable. This allows us to directly link the observed bias in recommendations for minority artists (the effect) to specific properties of the embedding space (the cause). We mitigate popularity bias in music recommendation through capturing both users' and songs' cultural nuances in the embedding space. To address these challenges while maintaining recommendation quality, we propose two novel enhancements to the embedding space: i) we propose an approach to filter-out the irrelevant prototypes used to represent each user and item to improve generalizability, and ii) we introduce regularization techniques to reinforce a more uniform distribution of prototypes within the embedding space. Our results demonstrate significant improvements in reducing popularity bias and enhancing demographic and cultural fairness in music recommendations while achieving competitive -- if not better -- overall performance.
• Abstract（参考訳）: 音楽レコメンデーションシステムの人気バイアス — 聴取回数が最も高いアーティストや曲がより頻繁に推奨される — は、人口統計や文化の軸に沿ったバイアスを広める可能性がある。 本研究では,これらのバイアスを,プロトタイプに基づく行列因数分解法において,表現不足の文化的グループからアーティストへの推薦において同定する。 従来の行列分解法とは異なり、プロトタイプベースのアプローチは解釈可能である。 これにより、少数派アーティスト(効果)に対する推薦における観察されたバイアスを直接、埋め込み空間(原因)の特定の特性に関連付けることができる。 我々は,音楽レコメンデーションにおける人気バイアスを,埋め込み空間におけるユーザと歌の文化的ニュアンスを捉えることによって緩和する。 推奨品質を維持しつつこれらの課題に対処するため、埋め込み空間に新たな2つの拡張を提案する。 一 一般化性を向上させるため、各ユーザ及び項目を表すために使用する無関係なプロトタイプをフィルタリングする手法を提案する。 二 組込み空間における試作機のより均一な分布を強化するための正規化手法を導入する。 以上の結果から,音楽レコメンデーションにおける人気バイアスの低減と人口的・文化的公正性の向上に寄与すると同時に,総合的なパフォーマンスの競争的達成に寄与する可能性が示唆された。

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