論文の概要: Towards Carbon Footprint-Aware Recommender Systems for Greener Item Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17201v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 14:58:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:55:04.659499
• Title: Towards Carbon Footprint-Aware Recommender Systems for Greener Item Recommendation
• Title（参考訳）: グリーンアイテムレコメンデーションのためのカーボンフットプリント対応レコメンダシステムに向けて
• Authors: Raoul Kalisvaart, Masoud Mansoury, Alan Hanjalic, Elvin Isufi,
• Abstract要約: オンラインショッピングはレコメンダシステム(RecSys)アルゴリズムによって促進されているが、より持続可能な選択を促進する上で後者の役割と可能性はほとんど研究されていない。 主な原因の1つは、アイテムに二酸化炭素排出量の排出量を含むデータセットが欠如していることによる可能性がある。 項目の炭素フットプリントを考慮に入れた単純な再ランクのアプローチは、精度と緑度の間のトレードオフをより良くすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.57152918332189
• License:
• Abstract: The commodity and widespread use of online shopping are having an unprecedented impact on climate, with emission figures from key actors that are easily comparable to those of a large-scale metropolis. Despite online shopping being fueled by recommender systems (RecSys) algorithms, the role and potential of the latter in promoting more sustainable choices is little studied. One of the main reasons for this could be attributed to the lack of a dataset containing carbon footprint emissions for the items. While building such a dataset is a rather challenging task, its presence is pivotal for opening the doors to novel perspectives, evaluations, and methods for RecSys research. In this paper, we target this bottleneck and study the environmental role of RecSys algorithms. First, we mine a dataset that includes carbon footprint emissions for its items. Then, we benchmark conventional RecSys algorithms in terms of accuracy and sustainability as two faces of the same coin. We find that RecSys algorithms optimized for accuracy overlook greenness and that longer recommendation lists are greener but less accurate. Then, we show that a simple reranking approach that accounts for the item's carbon footprint can establish a better trade-off between accuracy and greenness. This reranking approach is modular, ready to use, and can be applied to any RecSys algorithm without the need to alter the underlying mechanisms or retrain models. Our results show that a small sacrifice of accuracy can lead to significant improvements of recommendation greenness across all algorithms and list lengths. Arguably, this accuracy-greenness trade-off could even be seen as an enhancement of user satisfaction, particularly for purpose-driven users who prioritize the environmental impact of their choices. We anticipate this work will serve as the starting point for studying RecSys for more sustainable recommendations.
• Abstract（参考訳）: オンラインショッピングのコモディティと普及が気候に前例のない影響を与えている。 オンラインショッピングはレコメンデーターシステム(RecSys)アルゴリズムによって推進されているが、より持続可能な選択を促進する上で後者の役割と可能性はほとんど研究されていない。 主な原因の1つは、アイテムに二酸化炭素排出量の排出量を含むデータセットが欠如していることによる可能性がある。 このようなデータセットの構築はかなり難しい作業だが、その存在はRecSys研究の新たな視点、評価、方法への扉を開く上で重要である。 本稿では,このボトルネックに着目し,RecSysアルゴリズムの環境的役割について検討する。 まず、各項目の二酸化炭素排出量排出量を含むデータセットを抽出する。 次に,従来のRecSysアルゴリズムを,同じコインの2つの面として精度と持続可能性の観点からベンチマークする。 RecSysのアルゴリズムは正確さに最適化されており、より長い推奨リストはよりグリーンだがより正確ではない。 すると、アイテムの炭素フットプリントを考慮に入れた単純なリランクアプローチが、正確性と緑度の間のトレードオフをより良くすることを示す。 このリグレードアプローチはモジュール化されており、使用可能なもので、基盤となるメカニズムを変更したりモデルを再トレーニングしたりすることなく、任意のRecSysアルゴリズムに適用することができる。 その結果,精度の犠牲が少なすぎると,全アルゴリズムおよびリスト長に対する推奨緑度が大幅に向上する可能性が示唆された。 おそらく、この正確さと緑さのトレードオフは、ユーザー満足度の向上、特に、選択した環境影響を優先する目的駆動型ユーザにも見られるだろう。 我々は、より持続可能なレコメンデーションのためにRecSysを研究するための出発点として、この作業が役立つことを期待している。

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