paper link: https://arxiv.org/abs/1607.04263
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...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
Blindly fitting the data without considering the inherent biases will result in many serious issues, e.g., the discrepancy between offline evaluation and online metrics,...
기존의 모든 popularity bias 연구들은 static 추천 task 를 기반으로 진행했지만, 실제 real-world 에서는 dynamic recommendation 형태를 띈다.
추천 시스템에서 학습 또는 평가를 위한 데이터는 대부분 selection bias 에 취약하다.
Joint models of exposure and clicks
추천 시스템의 사회적 desirability 을 향상시키기 위한 아이디어를 제공: 입력 데이터에 추가적인 데이터 (해독 데이터) 를 입력
popularity-opportunity bias(POB) 를 조사하기 위해 세 파트로 나눠서 연구를 진행함
Reference paper: https://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...
Related Work Incorporating Various Feedback negative experience identification Between Clicks and Satisfaction - Study on Multi-Phase User Preferences and Satisfaction for...