Feb, 2022

关于兴趣点推荐中活跃用户和流行度偏见的不公平性问题

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TL;DR该研究探讨了 Point-of-Interest 推荐系统中用户和商品的公平性问题，以及推荐结果的个性化和准确性的关系，结果表明不同种类的商品存在明显的公平性偏见，而多数推荐模型在满足用户和商品公平性方面存在权衡。
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发现论文，激发创造
  • 面向用户的推荐公平性

    本文基于用户视角，探讨推荐系统中存在的不公平问题，提出使用重新排序的方法来减轻推荐系统在活跃用户和非活跃用户之间的质量偏差问题，从而提高系统的公平性和整体推荐性能。

    Apr, 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

  • 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

  • 流行度偏见对推荐的公平性和校准性的影响

    本文介绍了一种度量推荐算法响应用户真实偏好的度量标准，称为 “miscalibration”。研究人员考虑了各种算法可能导致不同程度的 miscalibration，从而探讨了当算法流行度偏差导致 miscalibration 时的关键因素，其中研究者使用两种真实世界数据集展示了不同算法对用户群体的影响和流行偏差对 miscalibration 的影响。

    Oct, 2019

  • 多行为推荐中的公平因果干预

    本文提出了一种基于因果框架、通过多种用户行为数据进行推荐，以消除流行度偏差并提高推荐公平性且不牺牲推荐准确性的方法。

    Sep, 2022

  • 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

  • 推荐系统中流行度偏差、校准和公平性之间的关联

    本研究考虑不同推荐算法对不同用户偏好的响应度进行测量，并揭示了算法中流行度偏差可能是导致推荐偏差的重要因素。两个真实数据集的实验结果表明，用户群体受到算法中流行度偏差程度与他们对流行物品的兴趣程度之间存在关联，并且受到算法中流行度偏差影响越大，他们的推荐结果就越有偏差。

    Aug, 2020

  • 一个关注公平性的混合推荐系统

    本研究提出使用基于概率编程语言的混合公平意识推荐系统，以多个用户 - 用户和物品 - 物品相似性度量、内容和人口统计信息实现高效准确的推荐，同时解决了推荐偏见问题。与最先进的公平推荐系统相比，实验结果表明，我们的模型可以提供更准确、更公平的推荐。

    Sep, 2018

  • 基于用户活动中心的社交影响力用于兴趣点推荐

    该论文使用矩阵分解技术将社交、地理和时间信息纳入推荐系统中，增加了友谊算法和活动中心，从而提高了 POI 推荐系统的性能。实验结果表明，该模型在真实世界数据集上优于现有技术，精确率提高了 31% 和 14%。

    Jan, 2022

  • 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