論文の概要: Rethinking Popularity Bias in Collaborative Filtering via Analytical Vector Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10688v3
• Date: Wed, 17 Dec 2025 11:29:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 15:03:26.918982
• Title: Rethinking Popularity Bias in Collaborative Filtering via Analytical Vector Decomposition
• Title（参考訳）: 分析ベクトル分解による協調フィルタリングにおける人気バイアスの再考
• Authors: Lingfeng Liu, Yixin Song, Dazhong Shen, Bing Yin, Hao Li, Yanyong Zhang, Chao Wang,
• Abstract要約: 人気バイアスは、ベイジアンペアワイドランキング(BPR)最適化の固有の幾何学的アーティファクトである。 我々は,この埋め込み幾何を補正するために,方向分解補正(DDC)を提案する。 DDCは、パーソナライズされた選好方向に沿ってポジティブな相互作用を誘導し、グローバルな人気方向からネガティブな相互作用を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.76421221387847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Popularity bias fundamentally undermines the personalization capabilities of collaborative filtering (CF) models, causing them to disproportionately recommend popular items while neglecting users' genuine preferences for niche content. While existing approaches treat this as an external confounding factor, we reveal that popularity bias is an intrinsic geometric artifact of Bayesian Pairwise Ranking (BPR) optimization in CF models. Through rigorous mathematical analysis, we prove that BPR systematically organizes item embeddings along a dominant "popularity direction" where embedding magnitudes directly correlate with interaction frequency. This geometric distortion forces user embeddings to simultaneously handle two conflicting tasks-expressing genuine preference and calibrating against global popularity-trapping them in suboptimal configurations that favor popular items regardless of individual tastes. We propose Directional Decomposition and Correction (DDC), a universally applicable framework that surgically corrects this embedding geometry through asymmetric directional updates. DDC guides positive interactions along personalized preference directions while steering negative interactions away from the global popularity direction, disentangling preference from popularity at the geometric source. Extensive experiments across multiple BPR-based architectures demonstrate that DDC significantly outperforms state-of-the-art debiasing methods, reducing training loss to less than 5% of heavily-tuned baselines while achieving superior recommendation quality and fairness. Code is available in https://github.com/LingFeng-Liu-AI/DDC.
• Abstract（参考訳）: 人気バイアスは、コラボレーティブ・フィルタリング(CF)モデルのパーソナライズ能力を根本的に損なうため、ニッチコンテンツに対するユーザの真の好みを無視しながら、人気アイテムを不均等に推奨する。 既存の手法では、これを外部共起因子として扱うが、人気バイアスはCFモデルにおけるベイジアンペアワイドランク付け(BPR)最適化の固有の幾何学的アーティファクトである。 厳密な数学的解析により,BPRは,主成分の埋め込みを主成分の「人気方向」に沿って体系的に整理し,埋め込みの大きさは相互作用周波数と直接相関することを示した。 この幾何学的歪みにより、ユーザーは2つの相反するタスクを同時に処理せざるを得ない。 非対称な方向更新によってこの埋め込み幾何を外科的に補正する汎用的なフレームワークである方向分解補正(DDC)を提案する。 DDCは、パーソナライズされた嗜好方向に沿ってポジティブな相互作用を導き、また、グローバルな人気方向からネガティブな相互作用を遠ざけ、幾何学的なソースで人気から遠ざかる。 複数のBPRアーキテクチャにわたる大規模な実験により、DDCは最先端のデバイアス法を著しく上回り、トレーニングの損失を5%未満に減らし、優れた推奨品質と公正性を達成した。 コードはhttps://github.com/LingFeng-Liu-AI/DDCで入手できる。

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