@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220000,
 author = {原, 弥麻人 and 延原, 肇 and Yamato, Hara and Hajime, Nobuhara},
 issue = {2},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}