Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems

[kacky24]

short summary

echo chamberとfilter bubbleの影響を別々にモデル化して、推薦システムの影響をシミュレーションした研究。

echo chamber

• 繰り返し、あるアイテムやあるカテゴリに晒されることで、ユーザの嗜好が正負どちらかに強化されていく効果。

filter bubble

• 推薦システムが、限られたコンテンツをユーザに提供するようになること。

→ それぞれ効果を分けて考えられる。

θt: システムの内部状態。これにしたがって、提示するアイテムatを決定する。 at: システムが提示するアイテムリスト ct: ユーザのフィードバック。要は提示された各アイテムをクリックしたかどうか。 μt(at): ユーザの時刻tにおける各アイテムへの興味

シミュレーションの結果として、ランダムに探索してアイテムを提示すること、アイテムの候補をどんどん（少なくとも線形で）増やしていくことがsystem degeneracyに対して有効。

author

Ray Jiang, Silvia Chiappa, Tor Lattimore, Andras Gy ´ orgy, Pushmeet Kohli ¨ {rayjiang,csilvia,lattimore,agyorgy,pushmeet}@google.com DeepMind London, UK

URL

https://arxiv.org/pdf/1902.10730.pdf

year

AIES 2019