Jan, 2019

通过个性化重新排序管理推荐系统中的流行度偏差

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 协同推荐中的流行度去偏差：连接用户和物品视角

    研究了推荐系统中流行项和小众项之间存在的偏见问题，并提出了两种度量这种偏见的新方法，同时也提出了一种内部处理方法来减少这种偏见。实验证明，该方法可显著提高推荐质量。

    Jun, 2020

  • 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

  • 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

  • 应对长尾推荐的挑战

    论文提出了一套基于图的算法集合，可以帮助解决商品推荐系统中 “长尾” 商品推荐困难的问题，并通过实验证明其有效性及优于现有技术。

    May, 2012

  • 利用流行偏见进行因果干预的推荐

    研究推荐系统中的流行度偏差问题，提出了一种新的训练和推断范式，名为流行度偏差去混淆与调节，通过因果干预去除模型训练中的混淆流行度偏差并在推荐时调整推荐得分以提高推荐准确性。

    May, 2021

  • 推荐系统中基于策略代理的公平暴露优化进行成效去偏差

    在该研究中，我们开发了一种基于战略代理人的公平曝光优化动态排序方法，旨在解决推荐系统中的数据偏差和长尾物品可见性的问题。通过使用可微分的排序算子同时优化准确性和公平性，我们确保了推荐性能的同时增强了长尾物品的可见性，实验证明了该方法的有效性和优越性。

    Jun, 2024

  • 动态推荐系统中的流行度偏差度量

    量化推荐系统中的偏见和偏差是重要的，本文提出了四个度量指标来衡量受时间和敏感用户组影响的推荐系统中的流行度偏差，并展示了这些度量指标综合使用时能够全面了解敏感群体之间的不公平对待逐渐增加的情况。

    Oct, 2023

  • 音乐推荐中的流行度偏见不公：一项可复现性研究

    研究表明推荐系统通常偏向于流行物品，造成不流行的物品在推荐中被低估，本文研究将 Abdollahpouri 等人的分析带入音乐推荐领域中，发现推荐算法在音乐领域也倾向于流行物品，最后在三组不同流行程度的使用者中比较准确性，发现低流行度群体的推荐表现最差。

    Dec, 2019