paper link: https://arxiv.org/abs/1607.04263
1 min read
paper link: https://arxiv.org/abs/1607.04263
...oach to Improve Long-Tail Performance in Neural Collaborative Filtering The Limits of Popularity-Based Recommendations, and the Role of Social Ties Popularity-Opportunity Bias in Collaborative Filtering
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.
paper link Related Work 기존의 모든 popularity bias 연구들은 static 추천 task 를 기반으로 진행했지만, 실제 real-world 에서는 dynamic recommendation 형태를 띈다.
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.
paper link .
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.
paper link Abstract Joint models of exposure and clicks Scalable Recommendation with Poisson Factorization Opinion 내가 본 논문 중 vimp 데이터를 학습에 활용한 첫번째 논문 vimp 데이터를 이용하여 exposure...
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...
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...
Related Work Incorporating Various Feedback negative experience identification Between Clicks and Satisfaction - Study on Multi-Phase User Preferences and Satisfaction for...