书籍推荐中的隐藏作者偏见

Sep, 2022

Hidden Author Bias in Book Recommendation

Savvina Daniil, Mirjam Cuper, Cynthia C.S. Liem, Jacco van Ossenbruggen, Laura Hollink

TL;DR本文研究合作过滤算法中的公平性问题，特别是流行度偏见对推荐结果的影响，并利用外部来源的作者信息富化图书评分数据集。结果表明，热门的合作过滤算法存在天空偏见，推荐结果偏向于美国籍作者编写的流行书籍。本研究认为应该进一步研究流行度偏见的社会影响。

Abstract

collaborative filtering algorithms have the advantage of not requiring sensitive user or item information to provide recommendations. However, they still suffer from fairness related issues, like →

collaborative filtering algorithms fairness popularity bias book recommendation societal implications

发现论文，激发创造

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

探究作者性别在书籍评分和推荐中的影响

通过公开的书籍评分数据，我们研究协同过滤推荐算法对于内容创作者性别分布的响应，发现常见的协同过滤算法在推荐书单的性别分配方面存在差异，并且与用户档案分布的关系也存在差异。

Aug, 2018

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

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

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

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

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

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

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