Tags: paper_review, matrix_factorization , www 19
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Tags selection bias, Abstract Introduction unbiased ratings 포함시키는 방법: 임의로 선택된 일부 아이템들에 대해 유저들에게 rating 을 요청함 Related work Recommendation Debiasing 기존의 debiasing 은 주로 두 가지 측면에...
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...
paper link Abstract popularity-opportunity bias(POB) 를 조사하기 위해 세 파트로 나눠서 연구를 진행함 Popularity-opportunity Bias 란 사용자가 동일한 아이템을 둘 다 좋아하지만, 인기가 많은 아이템에 대해서 더 자주 추천되는 현상을 보이는 bias...
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.
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Abstract “ 만약 사용자에게 강제로 영화를 보게 만든다면 어떻게 평가할 것인가?”: causal inference question Introduction prediction: “ 사용자가 영화를 보았을 때, 평점은?” causal inference: “ 우리가 사용자에게 그 영화를 노출시켰을 때,...
dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3460231.3474263 Abstract biased 와 unbiased feedback 생성 과정을 설명 두 과정의 차이는 bias 의 source 때문인데, 이를 confounding bias 라고 부름 biased feedback 이 존재하는 상황에서...
Paper link Abstract 추천 시스템의 사회적 desirability 을 향상시키기 위한 아이디어를 제공: 입력 데이터에 추가적인 데이터 (해독 데이터) 를 입력 추천의 polarization 또는 fariness 를 capture 하기 위한 측정 방식을 제안.
Reference paper: dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3240323.3240372 cailbration 의 목적 In the recommended list of items, calibration ensures that the various (past) areas of interest of...
paper link Related Work 기존의 모든 popularity bias 연구들은 static 추천 task 를 기반으로 진행했지만, 실제 real-world 에서는 dynamic recommendation 형태를 띈다.