popularity bias 를 해결하는데 사용한다.
- basic idea 는 recommender 와 introduced adversary 의 min-max game 을 수행하는것
1 min read
popularity bias 를 해결하는데 사용한다.
E.3.2) Adversarial Learning adversarial learning 의 기본 아이디어는 추천 시스템 G 와 adversary D 가 min-max game 을 진행하여 D 가 niche(long-tail) i...
Tags Matthew effect Average Recommendation Popularity Scaling Method Collaborative filtering via high-dimensional regression Related Papers Popularity Bias in Dynamic...
paper link Abstract Blindly fitting the data without considering the inherent biases will result in many serious issues, e.g., the discrepancy between offline evaluation and...
Abstract 추천 시스템에서 학습 또는 평가를 위한 데이터는 대부분 selection bias 에 취약하다. 이러한 bias 는 RS 의 action 이나 유저들의 self-selection 을 통해 생성된다.
Exposure Bias Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
Propensity 배경 To remedy the selection bias in evaluation, some recent work considers a recommendation as an intervention analogous to treating a patient with a specific drug.
Abstract “ 만약 사용자에게 강제로 영화를 보게 만든다면 어떻게 평가할 것인가?”: causal inference question B) Introduction prediction: “ 사용자가 영화를 보았을 때, 평점은?” causal inference: “ 우리가 사용자에게 그 영화를 노출시켰을 때,...
Matthew Effect 유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상.
paper link Related Work 기존의 모든 popularity bias 연구들은 static 추천 task 를 기반으로 진행했지만, 실제 real-world 에서는 dynamic recommendation 형태를 띈다.
Abstract selection bias, which occurs because clicked documents are reflective of what documents have been shown to the user in the first place.
Average Recommendation Popularity (ARP) A.1) 정의 \displaystyle ARP = \frac{1}{|U|} \sum {u \in U} \frac{\sum {i \in L u} \phi(i)}{|L u|} A.2) 기호 설명 L u: 사용자 u에게 추천된 아이템 목록, |L...