論文の概要: A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14352v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 20:06:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.851824
• Title: A Reproducibility Study of Product-side Fairness in Bundle Recommendation
• Title（参考訳）: バンドル・リコメンデーションにおける商品側フェアネスの再現性の検討
• Authors: Huy-Son Nguyen, Yuanna Liu, Masoud Mansoury, Mohammad Alian Nejadi, Alan Hanjalic, Maarten de Rijke,
• Abstract要約: 実世界の3つのデータセットにまたがるバンドルレコメンデーション(BR)における製品側の公正性について検討する。 以上の結果から,バンドルとアイテムの露出パターンが顕著に異なっており,公正な介入の必要性が示唆された。 また,多面的評価の必要性を増すため,測定値によって公正度の評価がかなり異なることも見いだした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.09508982179837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems are known to exhibit fairness issues, particularly on the product side, where products and their associated suppliers receive unequal exposure in recommended results. While this problem has been widely studied in traditional recommendation settings, its implications for bundle recommendation (BR) remain largely unexplored. This emerging task introduces additional complexity: recommendations are generated at the bundle level, yet user satisfaction and product (or supplier) exposure depend on both the bundle and the individual items it contains. Existing fairness frameworks and metrics designed for traditional recommender systems may not directly translate to this multi-layered setting. In this paper, we conduct a comprehensive reproducibility study of product-side fairness in BR across three real-world datasets using four state-of-the-art BR methods. We analyze exposure disparities at both the bundle and item levels using multiple fairness metrics, uncovering important patterns. Our results show that exposure patterns differ notably between bundles and items, revealing the need for fairness interventions that go beyond bundle-level assumptions. We also find that fairness assessments vary considerably depending on the metric used, reinforcing the need for multi-faceted evaluation. Furthermore, user behavior plays a critical role: when users interact more frequently with bundles than with individual items, BR systems tend to yield fairer exposure distributions across both levels. Overall, our findings offer actionable insights for building fairer bundle recommender systems and establish a vital foundation for future research in this emerging domain.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、特に製品側において、製品とその関連するサプライヤーが推奨結果の不平等な露出を受けるという公平性の問題を示すことが知られている。 この問題は従来のレコメンデーション設定で広く研究されてきたが、バンドルレコメンデーション(BR)への含意はほとんど解明されていない。 推奨はバンドルレベルで生成されますが、ユーザ満足度と製品(あるいはサプライヤ)の露出は、バンドルとそれに含まれる個々のアイテムの両方に依存します。 従来のレコメンデータシステム用に設計された既存のフェアネスフレームワークやメトリクスは、このマルチレイヤ設定に直接変換できない。 本稿では,4つの最先端BR手法を用いて,BRの製品側フェアネスを実世界の3つのデータセットで総合的に再現する手法を提案する。 複数のフェアネス指標を用いて,バンドルレベルとアイテムレベルの露光差を分析し,重要なパターンを明らかにする。 以上の結果から,バンドルとアイテムの露出パターンが顕著に異なり,バンドルレベルの仮定を超える公平な介入の必要性が明らかとなった。 また,多面的評価の必要性を増すため,測定値によって公正度の評価がかなり異なることも見いだした。 さらに、ユーザが個々のアイテムよりもバンドルと頻繁に対話する場合、BRシステムは両方のレベルの露光分布を公平に表現する傾向にある。 全体として,本研究は,より公正なバンドルレコメンデーションシステムの構築と,この新興領域における今後の研究のための重要な基盤の確立に有効な知見を提供する。

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