論文の概要: Aligning Recommendations with User Popularity Preferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01036v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 15:45:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:32.065849
- Title: Aligning Recommendations with User Popularity Preferences
- Title（参考訳）: ユーザの人気度を優先したレコメンデーションのアライメント
- Abstract要約: 人気度バイアスはレコメンデーションシステムにおいて広範囲にわたる問題であり、レコメンデーションは人気アイテムを不均等に好んでいる。
本研究はユーザ・リコメンダアライメントのレンズを通して人気バイアスを研究する。
本研究では,アクティベーションステアリングに基づく逐次リコメンデータの推論時間緩和手法であるSPREEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1976433151201658
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Popularity bias is a pervasive problem in recommender systems, where recommendations disproportionately favor popular items. This not only results in "rich-get-richer" dynamics and a homogenization of visible content, but can also lead to misalignment of recommendations with individual users' preferences for popular or niche content. This work studies popularity bias through the lens of user-recommender alignment. To this end, we introduce Popularity Quantile Calibration, a measurement framework that quantifies misalignment between a user's historical popularity preference and the popularity of their recommendations. Building on this notion of popularity alignment, we propose SPREE, an inference-time mitigation method for sequential recommenders based on activation steering. SPREE identifies a popularity direction in representation space and adaptively steers model activations based on an estimate of each user's personal popularity bias, allowing both the direction and magnitude of steering to vary across users. Unlike global debiasing approaches, SPREE explicitly targets alignment rather than uniformly reducing popularity. Experiments across multiple datasets show that SPREE consistently improves user-level popularity alignment while preserving recommendation quality.
- Abstract（参考訳）: 人気度バイアスはレコメンデーションシステムにおいて広範囲にわたる問題であり、レコメンデーションは人気アイテムを不均等に好んでいる。
これは「リッチ・ゲット・リッチ」なダイナミックスと可視コンテンツの均質化をもたらすだけでなく、人気コンテンツやニッチコンテンツに対するユーザーの好みによるレコメンデーションの誤調整につながる可能性がある。
本研究はユーザ・リコメンダアライメントのレンズを通して人気バイアスを研究する。
そこで本稿では,ユーザの過去の人気度と推奨事項の相違点を定量化するためのフレームワークであるPopularity Quantile Calibrationを紹介する。
本研究では,この人気アライメントの概念に基づいて,アクティベーションステアリングに基づく逐次リコメンデータの推論時間緩和手法であるSPREEを提案する。
SPREEは、各ユーザの個人人気バイアスの推定値に基づいて、表現空間における人気方向を特定し、モデルアクティベーションを適応的に操る。
グローバルデバイアスのアプローチとは異なり、SPREEは人気を均一に減少させるのではなく、アライメントを明示的にターゲットとしている。
複数のデータセットにまたがる実験により、SPREEは推奨品質を維持しながら、ユーザーレベルの人気アライメントを一貫して改善している。
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