Open nogawanogawa opened 2 years ago
近年では推薦システムに関する論文が数多く投稿されているが、その多くはMLモデルの提案になっている。しかしながら、推薦システムにおけるデータは観測的
で、様々なバイアスが乗っている。これらを考慮することなくモデルを構築すれば、オフラインとオンラインでの結果に大きな乖離が生じ、ユーザー体験の悪化を引き起こしかねない。
バイアスの影響とその対応を調査してみると、バイアスに関する体系的な整理はなされておらず、断片的な情報になってしまっていることがわかる。そのため、先行研究の体系整理は大きな価値がある。
推薦システムにおけるバイアスに関して、先行研究調査とその体系的整理
調査
論文URL
https://arxiv.org/abs/2010.03240
著者
Jiawei Chen, Hande Dong, Xiang Wang, Fuli Feng, Meng Wang, Xiangnan He
会議
? submitting to TKDE journal
背景
目的
アプローチ