Matthew Effect
유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상
1 min read
개인화의 레벨을 감소시키고, serendipity 의 정도를 낮춤 추천의 fairness 정도를 감소시킴 Matthew effect issue
Matthew effect
Tags Matthew effect Average Recommendation Popularity Scaling Method Collaborative filtering via high-dimensional regression Related Papers Popularity Bias in Dynamic...
Exposure Bias Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
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...
Propensity 배경 To remedy the selection bias in evaluation, some recent work considers a recommendation as an intervention analogous to treating a patient with a specific drug.
Federated Learning 데이터를 하나의 저장소로 모으지 않고 모델을 학습할 수 없을까? 데이터를 특정 서버에 모으지 않고 개인 디바이스에서 학습하는 방식으로, 데이터 이동 이슈를 해소하기 위한 방안으로 많이 연구되고 있다.
userKNN B) Related C) References A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, TOIS, 2021.
collaborative filtering 의 MF 기법은 gradient descent update 를 이용하여 user 와 item 의 latent vector 를 찾아내는데, 이러한 최적화 과정은 너무 느리고 많은 반복이 필요하다.
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.
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...
Counterfactual Learning 추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다.