- 단점
- 새로운 아이템에 대해서는 추천을 제공할 수 없음
- popularity bias 가 존재함 (NLP 문제에서 많이 나오는 단어에 대해 반복적으로 등장함)
Unlike interactive recommendation methods that generate recommendations based on the user’s feedback via constant interactions, sequential recommender systems predict the...
추천 시스템에서 발생할 수 있는 문제점들
Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다. 특히 implicit feedback 에서는 관측되지 않은 item 을 negative 로 단순 처리하면 실제로 싫어한 것인지, 그냥 노출되지 않은 것인지...
popularity bias 를 해결하는데 사용한다.
CB(Contents Based) 추천은 콘텐츠 자체의 내용을 분석하여 유사한 콘텐츠를 찾는 방법이다.
collaborative filtering 추천은 사용자들의 콘텐츠 사용 패턴을 분석해 추천하는 방법이다.
대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함
유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상
Tags Matthew effect
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. In both...