論文の概要: Bypassing the Popularity Bias: Repurposing Models for Better Long-Tail Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02776v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 15:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 05:54:19.834557
• Title: Bypassing the Popularity Bias: Repurposing Models for Better Long-Tail Recommendation
• Title（参考訳）: 人気バイアスをバイパスする:より優れたロングテール勧告のためのリパースモデル
• Authors: Václav Blahut, Karel Koupil,
• Abstract要約: 我々は,オンラインコンテンツプラットフォーム上で,パブリッシャー間でより公平な露出分布を実現することを目的としている。 そこで本稿では,産業推薦システムの既存コンポーネントを再利用して,表現不足の出版社に価値ある露出を提供する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems play a crucial role in shaping information we encounter online, whether on social media or when using content platforms, thereby influencing our beliefs, choices, and behaviours. Many recent works address the issue of fairness in recommender systems, typically focusing on topics like ensuring equal access to information and opportunities for all individual users or user groups, promoting diverse content to avoid filter bubbles and echo chambers, enhancing transparency and explainability, and adhering to ethical and sustainable practices. In this work, we aim to achieve a more equitable distribution of exposure among publishers on an online content platform, with a particular focus on those who produce high quality, long-tail content that may be unfairly disadvantaged. We propose a novel approach of repurposing existing components of an industrial recommender system to deliver valuable exposure to underrepresented publishers while maintaining high recommendation quality. To demonstrate the efficiency of our proposal, we conduct large-scale online AB experiments, report results indicating desired outcomes and share several insights from long-term application of the approach in the production setting.
• Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは、ソーシャルメディアであろうとコンテンツプラットフォームであろうと、オンライン上で遭遇する情報を形作る上で重要な役割を担います。 近年の多くの研究は、リコメンデータシステムにおける公正性の問題に対処しており、一般的には、情報への平等なアクセスを保証すること、全ユーザまたはユーザグループの機会を確保すること、フィルターバブルやエコーチャンバーを避けるために多様なコンテンツを促進すること、透明性と説明可能性を高めること、倫理的かつ持続可能なプラクティスに固執すること、といったトピックに焦点を当てている。 本研究では,オンラインコンテンツプラットフォーム上でのパブリッシャ間の露出の均等な分布を実現することを目的としており,特に不当に不公平である可能性のある高品質のロングテールコンテンツを制作する人たちに焦点を当てている。 産業レコメンデーションシステムの既存コンポーネントを再利用し,レコメンデーション品質を維持しつつ,未表示のパブリッシャーに価値ある露出を提供する手法を提案する。 提案手法の有効性を示すため,大規模オンラインAB実験を行い,望ましい結果を示す報告を行い,生産環境におけるアプローチの長期的適用からいくつかの知見を共有した。

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