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Combating Selection Biases in Recommender Systems with a Few Unbiased Ratings Tags selection bias, Abstract Introduction unbiased ratings 포함시키는 방법: 임의로 선택된 일부 아이템들에 대해 유저들에게...
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?...
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 B) Introduction prediction: “ 사용자가 영화를 보았을 때, 평점은?” causal inference: “ 우리가 사용자에게 그 영화를 노출시켰을 때,...
Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3460231.3474263 Abstract biased 와 unbiased feedback 생성 과정을 설명 두 과정의 차이는...
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 Related References.
Calibrated Recommendations 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...
paper link Related Work 기존의 모든 popularity bias 연구들은 static 추천 task 를 기반으로 진행했지만, 실제 real-world 에서는 dynamic recommendation 형태를 띈다.