論文の概要: Exploring Diversity, Novelty, and Popularity Bias in ChatGPT's Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01997v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 10:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.027428
• Title: Exploring Diversity, Novelty, and Popularity Bias in ChatGPT's Recommendations
• Title（参考訳）: ChatGPT勧告における多様性・ノベルティ・大衆バイアスの探索
• Authors: Dario Di Palma, Giovanni Maria Biancofiore, Vito Walter Anelli, Fedelucio Narducci, Tommaso Di Noia,
• Abstract要約: ChatGPTは多用途ツールとして登場し、さまざまなドメインにまたがる機能を示している。 本研究は,ChatGPT-3.5とChatGPT-4の勧告を多様性,新規性,人気バイアスの観点から評価することによって検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.261017248837822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: ChatGPT has emerged as a versatile tool, demonstrating capabilities across diverse domains. Given these successes, the Recommender Systems (RSs) community has begun investigating its applications within recommendation scenarios primarily focusing on accuracy. While the integration of ChatGPT into RSs has garnered significant attention, a comprehensive analysis of its performance across various dimensions remains largely unexplored. Specifically, the capabilities of providing diverse and novel recommendations or exploring potential biases such as popularity bias have not been thoroughly examined. As the use of these models continues to expand, understanding these aspects is crucial for enhancing user satisfaction and achieving long-term personalization. This study investigates the recommendations provided by ChatGPT-3.5 and ChatGPT-4 by assessing ChatGPT's capabilities in terms of diversity, novelty, and popularity bias. We evaluate these models on three distinct datasets and assess their performance in Top-N recommendation and cold-start scenarios. The findings reveal that ChatGPT-4 matches or surpasses traditional recommenders, demonstrating the ability to balance novelty and diversity in recommendations. Furthermore, in the cold-start scenario, ChatGPT models exhibit superior performance in both accuracy and novelty, suggesting they can be particularly beneficial for new users. This research highlights the strengths and limitations of ChatGPT's recommendations, offering new perspectives on the capacity of these models to provide recommendations beyond accuracy-focused metrics.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTは多用途ツールとして登場し、さまざまなドメインにまたがる機能を示している。 これらの成功を考えると、Recommender Systems(RS)コミュニティは、主に正確性に焦点を当てたレコメンデーションシナリオ内で、そのアプリケーションを調査し始めた。 ChatGPTのRSへの統合は大きな注目を集めているが、様々な次元におけるその性能に関する包括的な分析はほとんど未解明のままである。 特に、多様で斬新なレコメンデーションを提供する能力や、人気バイアスのような潜在的なバイアスを探求する能力については、十分に検討されていない。 これらのモデルの利用が拡大し続けており、ユーザの満足度を高め、長期的なパーソナライゼーションを達成するためには、これらの側面を理解することが不可欠である。 本研究は,ChatGPT-3.5とChatGPT-4の多様性,新規性,人気バイアスの観点から,ChatGPTの能力を評価することにより,ChatGPT-3.5とChatGPT-4の推奨事項について検討した。 これらのモデルを3つの異なるデータセットで評価し、Top-Nレコメンデーションとコールドスタートシナリオでそれらの性能を評価する。 この結果から、ChatGPT-4は従来のレコメンデーターと一致するか、あるいは超えていることが明らかとなり、レコメンデーションにおける新規性と多様性のバランスをとる能力を示している。 さらに、コールドスタートシナリオでは、ChatGPTモデルは精度と新規性の両方において優れた性能を示し、新規ユーザにとって特に有益であることを示す。 この研究は、ChatGPTの推奨の長所と短所を強調し、精度を重視したメトリクスを超える推奨を提供するために、これらのモデルのキャパシティに関する新たな視点を提供する。

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