情報推薦における好みが類似するユーザーの多い群に対するバイアスの存在と公平性への影響分析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-09-02
• タイトル: 情報推薦における好みが類似するユーザーの多い群に対するバイアスの存在と公平性への影響分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The Existence of Mainstream Bias and Analysis of Its Impact on Fairness
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者名: 原, 弥麻人; 延原, 肇
• 著者名(英): Yamato, Hara; Hajime, Nobuhara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 推薦システムにおいて，メインストリームバイアスという，嗜好が多くの人と類似するユーザー（主流派）への推薦の質が高く，一般的でないものを好むユーザー（非主流派）への推薦の質が低くなる現象に関する研究がされている．しかし，従来のメインストリームバイアスの評価には 2 つの課題点がある．1 つ目は，主流派と非主流派をインタラクション (視聴履歴や購入履歴) の類似度で識別し，その精度からメインストリームバイアスを評価していたが，インタラクションの数の影響については考慮していない点である．2 つ目は，協調フィルタリングについての検討のみであり，シーケンシャルレコメンドでは議論がなされていない点である．そこで本研究では，インタラクションの数の影響を考慮するとともに，協調フィルタリングとシーケンシャルの両方のモデルを用いてメインストリームバイアスに対する分析を行う．この分析を通して，従来の評価方法ではメインストリームバイアスを過大に捉えており，また，シーケンシャルレコメンドにおいてもメインストリームバイアスが協調フィルタリングと同様に発生することを示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2022-DBS-175, 号 2, p. 1-6, 発行日 2022-09-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会