論文の概要: User-item fairness tradeoffs in recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04466v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 18:59:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:42:45.262172
- Title: User-item fairness tradeoffs in recommendations
- Title（参考訳）: レコメンデーションにおけるユーザイットムフェアネスのトレードオフ
- Authors: Sophie Greenwood, Sudalakshmee Chiniah, Nikhil Garg,
- Abstract要約: ユーザとアイテムの公平度を目標としたリコメンデーションのモデルを構築した。
a) ユーザの嗜好が多様である場合, 「自由」な項目とユーザフェアネスが存在する場合, および, (b) 好ましくない利用者は, 項目フェアネスの制約によって特に不利になる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7490658564954134
- License:
- Abstract: In the basic recommendation paradigm, the most (predicted) relevant item is recommended to each user. This may result in some items receiving lower exposure than they "should"; to counter this, several algorithmic approaches have been developed to ensure item fairness. These approaches necessarily degrade recommendations for some users to improve outcomes for items, leading to user fairness concerns. In turn, a recent line of work has focused on developing algorithms for multi-sided fairness, to jointly optimize user fairness, item fairness, and overall recommendation quality. This induces the question: what is the tradeoff between these objectives, and what are the characteristics of (multi-objective) optimal solutions? Theoretically, we develop a model of recommendations with user and item fairness objectives and characterize the solutions of fairness-constrained optimization. We identify two phenomena: (a) when user preferences are diverse, there is "free" item and user fairness; and (b) users whose preferences are misestimated can be especially disadvantaged by item fairness constraints. Empirically, we prototype a recommendation system for preprints on arXiv and implement our framework, measuring the phenomena in practice and showing how these phenomena inform the design of markets with recommendation systems-intermediated matching.
- Abstract（参考訳）: 基本的なレコメンデーションパラダイムでは、最も(予測された)関連するアイテムがユーザ毎に推奨されます。
これに対抗して、アイテムの公正性を確保するためにいくつかのアルゴリズムアプローチが開発されている。
これらのアプローチは、アイテムの結果を改善するためのレコメンデーションを減らし、ユーザフェアネスの懸念につながります。
逆に、最近の研究は、ユーザフェアネス、アイテムフェアネス、全体的なレコメンデーション品質を共同で最適化する、マルチサイドフェアネスのためのアルゴリズムの開発に重点を置いている。
このことは、これらの目的間のトレードオフと、(多目的)最適解の特徴とは何なのか、という疑問を引き起こします。
理論的には、ユーザとアイテムの公正度を目標とした推薦モデルを開発し、公正度制約のある最適化の解を特徴付ける。
私たちは2つの現象を識別する。
(a) 利用者の嗜好が多様である場合には、「自由」な項目とユーザフェアネスがある。
(b)好ましくない利用者は、商品の公正性の制約により特に不利になることがある。
経験的に、我々はarXivのプレプリントのためのレコメンデーションシステムを試作し、我々のフレームワークを実装し、実践中の現象を測定し、これらの現象がレコメンデーションシステムを利用したマッチングによって市場デザインにどう影響するかを示す。
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