論文の概要: A Deep Dive into Fairness, Bias, Threats, and Privacy in Recommender Systems: Insights and Future Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12651v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 11:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 14:08:12.839100
- Title: A Deep Dive into Fairness, Bias, Threats, and Privacy in Recommender Systems: Insights and Future Research
- Title（参考訳）: レコメンダシステムにおける公正性、バイアス、脅威、プライバシに関する深い研究:洞察と今後の研究
- Authors: Falguni Roy, Xiaofeng Ding, K. -K. R. Choo, Pan Zhou,
- Abstract要約: 本研究では,推薦システムにおける公正性,バイアス,脅威,プライバシについて検討する。
アルゴリズムによる決定が、意図せずバイアスを強化したり、特定のユーザやアイテムグループを疎外したりする方法について検討する。
この研究は、推薦システムの堅牢性、公正性、プライバシーを改善するための今後の研究の方向性を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.86892639035389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems are essential for personalizing digital experiences on e-commerce sites, streaming services, and social media platforms. While these systems are necessary for modern digital interactions, they face fairness, bias, threats, and privacy challenges. Bias in recommender systems can result in unfair treatment of specific users and item groups, and fairness concerns demand that recommendations be equitable for all users and items. These systems are also vulnerable to various threats that compromise reliability and security. Furthermore, privacy issues arise from the extensive use of personal data, making it crucial to have robust protection mechanisms to safeguard user information. This study explores fairness, bias, threats, and privacy in recommender systems. It examines how algorithmic decisions can unintentionally reinforce biases or marginalize specific user and item groups, emphasizing the need for fair recommendation strategies. The study also looks at the range of threats in the form of attacks that can undermine system integrity and discusses advanced privacy-preserving techniques. By addressing these critical areas, the study highlights current limitations and suggests future research directions to improve recommender systems' robustness, fairness, and privacy. Ultimately, this research aims to help develop more trustworthy and ethical recommender systems that better serve diverse user populations.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、eコマースサイト、ストリーミングサービス、ソーシャルメディアプラットフォーム上でのデジタル体験をパーソナライズするために不可欠である。
これらのシステムは現代のデジタルインタラクションには必要だが、公平さ、バイアス、脅威、プライバシーの問題に直面している。
推薦システムにおけるバイアスは、特定のユーザやアイテムグループを不公平に扱うことができ、公平性に関する懸念は、すべてのユーザやアイテムに対して適切なレコメンデーションを要求することである。
これらのシステムは、信頼性とセキュリティを損なう様々な脅威にも脆弱である。
さらに、プライバシー上の問題は、個人情報を広範囲に使用することによるものであり、ユーザー情報を保護するための堅牢な保護メカニズムを持つことが重要である。
本研究では,推薦システムにおける公正性,バイアス,脅威,プライバシについて検討する。
アルゴリズムによる決定が、意図せずバイアスを補強したり、特定のユーザやアイテムグループを疎外したりする方法について検討し、公正な推奨戦略の必要性を強調している。
この研究はまた、システムの完全性を損なうような攻撃の形での脅威の範囲を調べ、高度なプライバシー保護技術について議論している。
これらの重要な領域に対処することで、この研究は現在の限界を強調し、リコメンダシステムの堅牢性、公正性、プライバシを改善するための今後の研究方向性を提案する。
究極的には、この研究は多様なユーザー層によりよい信頼性と倫理的推薦システムの開発を支援することを目的としている。
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