論文の概要: The Importance of Causality in Decision Making: A Perspective on Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01822v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 13:30:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:54:47.256914
• Title: The Importance of Causality in Decision Making: A Perspective on Recommender Systems
• Title（参考訳）: 意思決定における因果性の重要性:レコメンダシステムの観点から
• Authors: Emanuele Cavenaghi, Alessio Zanga, Fabio Stella, Markus Zanker,
• Abstract要約: 勧告システム(Recommendation Systems, RS)コミュニティでは、因果関係が注目されている。 本稿では、推定すべき因果量の形式的定義と、今後の研究開発の促進への参考となる一般的な因果グラフを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.758826407076454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causality is receiving increasing attention in the Recommendation Systems (RSs) community, which has realised that RSs could greatly benefit from causality to transform accurate predictions into effective and explainable decisions. Indeed, the RS literature has repeatedly highlighted that, in real-world scenarios, recommendation algorithms suffer many types of biases since assumptions ensuring unbiasedness are likely not met. In this discussion paper, we formulate the RS problem in terms of causality, using potential outcomes and structural causal models, by giving formal definitions of the causal quantities to be estimated and a general causal graph to serve as a reference to foster future research and development.
• Abstract（参考訳）: 因果関係はレコメンデーションシステム(Recommendation Systems, RS)コミュニティで注目を集めており、RSは因果関係から大きな恩恵を受け、正確な予測を効果的かつ説明可能な決定に変換することができると認識している。 実際、RSの文献は、現実のシナリオでは、不偏性を保証する仮定が満たされないため、レコメンデーションアルゴリズムは多くの種類のバイアスを被っていると繰り返し強調している。 本稿では,潜在的な結果と構造因果モデルを用いて因果関係の問題を定式化し,推定する因果関係量の形式的定義と,今後の研究・発展の促進への参考となる一般的な因果関係グラフを与える。

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