論文の概要: PBiLoss: Popularity-Aware Regularization to Improve Fairness in Graph-Based Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19067v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 08:29:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.884775
• Title: PBiLoss: Popularity-Aware Regularization to Improve Fairness in Graph-Based Recommender Systems
• Title（参考訳）: PBiLoss: グラフベースのレコメンダシステムにおける公正性向上のための人気度対応正規化
• Authors: Mohammad Naeimi, Mostafa Haghir Chehreghani,
• Abstract要約: PBiLossは、グラフベースのレコメンデータモデルにおいて、人気バイアスを明示的に防止するために設計された正規化に基づく損失関数である。 PBiLoss は,PRU (Popularity-Rank correlation for Users) とPRI (Popularity-Rank correlation for Items) の削減によって,公正性を著しく向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0128808054306186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems, especially those based on graph neural networks (GNNs), have achieved remarkable success in capturing user-item interaction patterns. However, they remain susceptible to popularity bias--the tendency to over-recommend popular items--resulting in reduced content diversity and compromised fairness. In this paper, we propose PBiLoss, a novel regularization-based loss function designed to counteract popularity bias in graph-based recommender models explicitly. PBiLoss augments traditional training objectives by penalizing the model's inclination toward popular items, thereby encouraging the recommendation of less popular but potentially more personalized content. We introduce two sampling strategies: Popular Positive (PopPos) and Popular Negative (PopNeg), which respectively modulate the contribution of the positive and negative popular items during training. We further explore two methods to distinguish popular items: one based on a fixed popularity threshold and another without any threshold, making the approach flexible and adaptive. Our proposed method is model-agnostic and can be seamlessly integrated into state-of-the-art graph-based frameworks such as LightGCN and its variants. Comprehensive experiments across multiple real-world datasets demonstrate that PBiLoss significantly improves fairness, as demonstrated by reductions in the Popularity-Rank Correlation for Users (PRU) and Popularity-Rank Correlation for Items (PRI), while maintaining or even enhancing standard recommendation accuracy and ranking metrics. These results highlight the effectiveness of directly embedding fairness objectives into the optimization process, providing a practical and scalable solution for balancing accuracy and equitable content exposure in modern recommender systems.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステム、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくシステムは、ユーザとイテムのインタラクションパターンをキャプチャすることに成功した。 しかし、人気偏見、人気アイテムを過度に推奨する傾向、コンテンツの多様性の低下と公平性を損なう傾向などの影響を受けやすいままである。 本稿では、グラフベースのレコメンデータモデルにおいて、人気バイアスを明示的に防止する新しい正規化に基づく損失関数であるPBiLossを提案する。 PBiLossは、一般的なアイテムに対するモデルの傾きをペナルティ化し、あまり人気がないがよりパーソナライズされたコンテンツの推奨を促進することによって、伝統的なトレーニング目標を拡大する。 本稿では,PopPos(PopPos)とPopNeg(PopNeg)の2つのサンプリング戦略を紹介する。 さらに、人気アイテムを識別する2つの方法を探る。一つは一定の人気閾値に基づいており、もう一つは閾値のないもので、アプローチを柔軟かつ適応的にする。 提案手法はモデルに依存しず,LightGCNなどの最先端のグラフベースのフレームワークにシームレスに統合できる。 複数の実世界のデータセットにわたる総合的な実験により、PBiLossは、標準推奨精度とランキングメトリクスを維持または強化しつつ、PRU(Popularity-Rank correlation for Users)とPRI(Popularity-Rank correlation for Items)の削減によって実証されたように、フェアネスを著しく向上することが示された。 これらの結果は、最適化プロセスに公正性目標を直接埋め込むことの有効性を強調し、現代のレコメンデータシステムにおいて、正確性と公平なコンテンツ露出のバランスをとるための実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。

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