論文の概要: Echoes in Filter Bubble: Diagnosing and Curing Popularity Bias in Generative Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16825v1
• Date: Sat, 16 May 2026 06:02:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.109763
• Title: Echoes in Filter Bubble: Diagnosing and Curing Popularity Bias in Generative Recommenders
• Title（参考訳）: フィルターバブルのエコー:ジェネレーションレコメンデーションにおける人気バイアスの診断と評価
• Abstract要約: 本研究では,ジェネレーティブ・フレームワークの最適化とセマンティック・インデックスに基づくアイテム・トークン化に焦点を当てた。 理論的解析から,トークンレベルの最適化欠陥とアイテムトークン化の未分化特性の相違から,厳密な人気バイアスが生じることを確認した。 本研究では、非対称な異種最適化と骨格を基盤としたトークン化を設計し、Ghostと呼ばれる新しい生成レコメンデーションシステムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.5347571901244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Generative Recommenders (GRs), characterized by a unified end-to-end framework, have exhibited astonishing potential in transforming the recommendation paradigm. Despite their effectiveness, we recognize that GRs are still susceptible to the long-standing issue of popularity bias that has pervaded the recommendation community. Although a few studies have attempted to extend traditional debiasing methods to GRs, their effectiveness is marginal, and the fundamental reason why GRs suffer from popularity bias remains under-explored. To bridge this gap, this study focuses on two core aspects in GRs: the optimization of generative framework and the item tokenization based on semantic index. Based on theoretical analyses, we identify that the severe popularity bias emerges from the confluence of a token-level optimization flaw and the undifferentiated property of item tokenization. Accordingly, this study develops a novel generative recommender system, called Ghost, by designing the asymmetric unlikelihood optimization and the skeleton-founded tokenization. Extensive empirical evaluations across three datasets, alongside multiple SOTA baselines, reveal that Ghost substantially alleviates popularity bias and promotes fairer recommendations, while incurring slight degradation to the overall recommendation utility.
• Abstract（参考訳）: 近年,GA(Generative Recommenders)は,一貫したエンドツーエンドフレームワークを特徴とする,推薦パラダイムを変革する驚くべき可能性を示している。 その効果にもかかわらず、GRは依然として、リコメンデーションコミュニティに浸透した長きにわたる人気バイアスの問題の影響を受けやすいことを認識しています。 従来の嫌悪法をGRに拡張しようとする研究はいくつかあるが、その効果は限界であり、GRが人気バイアスに苦しむ根本的な理由は未解明のままである。 このギャップを埋めるために、本研究では、生成フレームワークの最適化とセマンティックインデックスに基づくアイテムトークン化という、GRの2つの中核的な側面に焦点を当てた。 理論的解析から,トークンレベルの最適化欠陥とアイテムトークン化の未分化特性の相違から,厳密な人気バイアスが生じることを確認した。 そこで本研究では,非対称な異種最適化と骨格を基盤としたトークン化を設計し,Ghostと呼ばれる新たな生成レコメンデーションシステムを開発した。 3つのデータセットにわたる大規模な経験的評価は、複数のSOTAベースラインとともに、Ghostが人気バイアスを大幅に軽減し、より公正なレコメンデーションを促進する一方で、全体的なレコメンデーションユーティリティをわずかに劣化させることを明らかにした。

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