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
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Fighting Fire with Fire - Using Antidote Data to Improve Polarization and Fairness of Recommender Systems
paper link Abstract popularity-opportunity bias(POB) 를 조사하기 위해 세 파트로 나눠서 연구를 진행함 Popularity-opportunity Bias 란?...
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...
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.
Tags: paper review, matrix factorization , www 19 Paper link Related work Debiasing Strategies a propensity score 기반 방식 propensity score:: 어느 한 아이템이 사용자에 의해 관측될 확률 Propensity...
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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...
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,...
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 전통적인 click model 은 relevance 와 estimated bias 를 추출하고 relevance 를 얻게되면 bias 를 버렸다. 기존의 방식들은 randomization 을 투입하여 position bias 를 추정했다.
Abstract selection bias, which occurs because clicked documents are reflective of what documents have been shown to the user in the first place.