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Unbiased Offline Recommender Evaluation for Missing-Not-At-Random Implicit Feedback
Approach: Preliminaries … Biased Training-data 실제 추천 시스템에서는 데이터에 여러 종류의 bias 가 들어가있다. 이 bias 의 원인은 데이터가 MNAR 이기 때문이다. debiasing 을 위한 간단하고 효과적인 방법중 하나는 positive user-item interactions 으로만 구성된 학습 데이터를 이용할 때, negative u...
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 Abstract SLIM 이 높은 ranking 정확도를 여러 논문 실험에서 보여줬지만, 데이터를 통한 파라매터 학습 비용이 너무 높았다.
Paper link Abstract (a) investigate evaluation bias of AOA(Average-Over-All) evaluator (b) an unbiased and practical offline evaluator for implicit MNAR datasets 를 제안 the...
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.
Exposure Bias Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
userKNN B) Related C) References A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, TOIS, 2021.
Matthew Effect 유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상.
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,...
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.
Tags Matthew effect Average Recommendation Popularity Scaling Method Collaborative filtering via high-dimensional regression Related Papers Popularity Bias in Dynamic...