KDDJul, 2016

基于流行度的推荐的局限性及社交关系的作用

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TL;DR通过一个数学模型研究了基于流行度和社交关系的推荐系统。结果表明，在一些普遍的条件下，市场总会收敛到一个稳定状态。通过实验进一步证明，实际社交网络中的社交图表现出一定的防止市场失真的作用，即使存在高度具有影响力的用户。
发现论文，激发创造
  • 基于信任的社交网络推荐系统模型

    本文提出了一种基于信任的社交网络推荐系统模型，通过比较基于频率的推荐系统，探究了信任动态、网络密度、偏好异质性和知识稀疏性等对系统性能的影响，发现系统能够自我组织进入到接近最优的状态。

    Nov, 2006

  • 推荐系统中的流行度偏差调查

    推荐系统中普遍存在的流行度偏差问题，导致推荐结果集中在热门物品，本文回顾了流行度偏差的潜在原因和现有方法，并批判性地讨论了当前文献的局限性。

    Aug, 2023

  • 推荐系统中流行度偏差的不公平性

    研究推荐系统的流行度偏见问题，从用户的角度出发，通过对用户兴趣的分类（利基、多样性和网红聚焦）和对电影数据集的实验结果显示，即使用户对长尾和不受欢迎的项目感兴趣，许多推荐算法在推荐中仍然极度集中于流行项目，出现极端的偏见差异。

    Jul, 2019

  • 基于社交矩阵分解的协同主题回归推荐系统

    本文提出了一种新颖的基于层次贝叶斯模型的社交网络信息效果预测方法，并结合主题建模和概率矩阵分解，从训练数据中自动推断有用的潜在主题和社交信息以及其对协作过滤的重要性，并展现了该算法在推荐系统方面优于现有方法的实验结果，揭示了社交圈在信息的决策过程中比个人品味更具影响力，以及可能在许多利用社交信息的推荐系统中存在的信息泄露问题的解决方案。

    Jun, 2012

  • 图书推荐中的流行偏见不公平现象

    本文研究了阅读领域中流行度偏见的问题，并发现大多数现有最先进的推荐算法都存在流行度偏见，不能满足用户的不同口味需求，而侧重畅销图书的用户则更容易获得高质量的推荐建议。同时，本研究表明，在涉及到偏好多样性的用户群体中，个性化能力强的算法会受到偏见的不公平对待。

    Feb, 2022

  • 病毒营销的动态

    本文分析了一个由 400 万人构成的人际推荐网络，观察了推荐的传播和级联大小，并解释了简单随机模型。它还分析了由推荐网络定义的用户社区内用户行为的变化。虽然推荐的平均效果不是很好，但我们提出了一种可以成功识别对于病毒式营销非常有效的社区、产品和定价类别的模型。

    Sep, 2005

  • 推荐中的多维度暴露偏差

    本文通过使用多个推荐算法和音乐、电影两个领域的公开数据集，实证了推荐算法的内在流行度偏差以及这种偏差对用户和项目供应商等不同利益相关者的影响，并提出了从不同利益相关者的角度衡量推荐算法暴露偏差的度量方法。

    Jun, 2020

  • 通过个性化重新排序管理推荐系统中的流行度偏差

    本文介绍了一种基于个性化多样化重新排序的方法，以增加不受欢迎的项目在推荐中的表现，同时保持良好的推荐准确性，并展示了其对比现有基于规范化的方法对处理受欢迎程度偏差更有效，同时检验了各种新的和现有的指标来衡量推荐中长尾商品的覆盖率。

    Jan, 2019

  • 基于用户的推荐系统流行度偏差评估

    本论文提出了一种新的度量方法以及一种后征的算法来缓解推荐系统中热门偏执的问题，该方法在不同用户的角度下提供了更准确的度量，实验结果表明现有的解决方案还不能很好地处理用户对热门推荐物品的容忍度。

    Mar, 2021

  • 带有流行度偏差的排名：自我放大动态下的用户福利

    本研究提出了一个推荐机制，研究了不同算法对用户福利的影响，发现流行度偏见、项目质量和位置偏见可以影响用户选择，通过模拟研究，证明了该算法在可变环境下的有效性及其能够保证高效的后悔性保证。

    May, 2023