論文の概要: Mitigating Dual Latent Confounding Biases in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12451v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 10:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 13:03:10.867802
• Title: Mitigating Dual Latent Confounding Biases in Recommender Systems
• Title（参考訳）: Recommender システムにおける重複潜伏分岐の緩和
• Authors: Jianfeng Deng, Qingfeng Chen, Debo Cheng, Jiuyong Li, Lin Liu, Xiaojing Du,
• Abstract要約: 本稿では,器用変数(IV)アプローチと識別可能な変分自動エンコーダ(iVAE)を併用したデバイアス化手法を提案する。 IViDRは、アイテムとユーザからのフィードバックの間に潜伏した共同創設者が引き起こした矛盾するバイアスに対処する。 それは、アイテムの露出とユーザからのフィードバックの間に潜伏した共同創設者の識別可能な表現を、元のデータとデバイアスされたインタラクションデータの両方から推論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.119503935921188
• License:
• Abstract: Recommender systems are extensively utilised across various areas to predict user preferences for personalised experiences and enhanced user engagement and satisfaction. Traditional recommender systems, however, are complicated by confounding bias, particularly in the presence of latent confounders that affect both item exposure and user feedback. Existing debiasing methods often fail to capture the complex interactions caused by latent confounders in interaction data, especially when dual latent confounders affect both the user and item sides. To address this, we propose a novel debiasing method that jointly integrates the Instrumental Variables (IV) approach and identifiable Variational Auto-Encoder (iVAE) for Debiased representation learning in Recommendation systems, referred to as IViDR. Specifically, IViDR leverages the embeddings of user features as IVs to address confounding bias caused by latent confounders between items and user feedback, and reconstructs the embedding of items to obtain debiased interaction data. Moreover, IViDR employs an Identifiable Variational Auto-Encoder (iVAE) to infer identifiable representations of latent confounders between item exposure and user feedback from both the original and debiased interaction data. Additionally, we provide theoretical analyses of the soundness of using IV and the identifiability of the latent representations. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that IViDR outperforms state-of-the-art models in reducing bias and providing reliable recommendations.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムは、パーソナライズされた体験に対するユーザの好みを予測し、ユーザのエンゲージメントと満足度を高めるために、様々な領域で広く利用されている。 しかし、従来のレコメンデーターシステムは、特にアイテムの露出とユーザフィードバックの両方に影響を与える潜伏した共同ファウンダーの存在において、バイアスを埋めることによって複雑である。 既存のデバイアス法は、インタラクションデータにおける潜在的共同創設者によって引き起こされる複雑なインタラクションをキャプチャできないことが多い。 そこで本研究では,インスツルメンタル変数(IV)アプローチと,インスツルメンタルオートエンコーダ(iVAE)を併用して,勧告システム(IViDR)におけるデバイアスド表現学習を実現する手法を提案する。 特に、IViDRは、IVsのようなユーザ機能の埋め込みを活用して、アイテム間の潜伏した共同創設者とユーザフィードバックの相反するバイアスに対処し、アイテムの埋め込みを再構築し、デバイアスされたインタラクションデータを取得する。 さらに、IViDRはIVAE(Identifiable Variational Auto-Encoder)を使用して、アイテムの露出とユーザからのフィードバックの間に潜伏した共同創業者の識別可能な表現を推定する。 さらに,IV の使用音質と潜在表現の識別可能性について理論的解析を行った。 合成データセットと実世界のデータセットの大規模な実験により、ITVDRはバイアスを低減し、信頼できるレコメンデーションを提供することで最先端のモデルより優れていることが示された。

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