論文の概要: Harm Mitigation in Recommender Systems under User Preference Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09882v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 09:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 14:14:45.471432
• Title: Harm Mitigation in Recommender Systems under User Preference Dynamics
• Title（参考訳）: ユーザの嗜好動態を考慮したレコメンダシステムのハーム緩和
• Authors: Jerry Chee, Shankar Kalyanaraman, Sindhu Kiranmai Ernala, Udi Weinsberg, Sarah Dean, Stratis Ioannidis,
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーション,ユーザ関心,有害コンテンツとの相互作用を考慮したレコメンデーションシステムについて考察する。 クリックスルー率(CTR)の最大化と害軽減のトレードオフを確立するためのレコメンデーションポリシーを模索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.213153879446796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a recommender system that takes into account the interplay between recommendations, the evolution of user interests, and harmful content. We model the impact of recommendations on user behavior, particularly the tendency to consume harmful content. We seek recommendation policies that establish a tradeoff between maximizing click-through rate (CTR) and mitigating harm. We establish conditions under which the user profile dynamics have a stationary point, and propose algorithms for finding an optimal recommendation policy at stationarity. We experiment on a semi-synthetic movie recommendation setting initialized with real data and observe that our policies outperform baselines at simultaneously maximizing CTR and mitigating harm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レコメンデーションとユーザ関心の進化,有害コンテンツとの相互作用を考慮したレコメンデーションシステムについて考察する。 ユーザの行動,特に有害なコンテンツを消費する傾向に対するレコメンデーションの影響をモデル化する。 クリックスルー率(CTR)の最大化と害軽減のトレードオフを確立するためのレコメンデーションポリシーを模索する。 我々は,ユーザプロファイルのダイナミクスが定常点を持つ条件を確立し,定常度で最適な推薦ポリシーを見つけるためのアルゴリズムを提案する。 我々は、実データで初期化された半合成映画レコメンデーションセットを実験し、我々のポリシーがCTRを最大化し、害を緩和すると同時にベースラインを上回ることを観察した。

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