Kernkonzepte
Korrekte Regulierung des sozialen Einflussbias in Empfehlungssystemen durch kausale Entflechtung.
Zusammenfassung
Das Paper diskutiert die Problematik des sozialen Einflussbias in Empfehlungssystemen und schlägt das CDRSB-Framework vor, um die Empfehlungsleistung zu verbessern. Es betont die Bedeutung der kausalen Entflechtung von Interessen- und sozialem Einflussbias, um positive Effekte zu bewahren und negative Effekte zu minimieren. Das Framework besteht aus einem Entflechtungsencoder und einem Regulierungsdecoder, die durch Mutual Information-basierte Ziele und dynamische Gewichtsberechnung sozialen Einflussbias regulieren.
Einleitung: Soziale Empfehlungssysteme nutzen soziale Netzwerke, um Empfehlungen zu personalisieren und die Datenknappheit zu überwinden.
Problemstellung: Sozialer Einflussbias kann zu ungenauen Empfehlungen führen, wobei nicht alle Biasarten schädlich sind.
Lösungsansatz: Das CDRSB-Framework nutzt kausale Entflechtung, um Interessen- und sozialen Einflussbias zu trennen und die Empfehlungsleistung zu steigern.
Experimente: CDRSB übertrifft andere Baselines in der Bewertungsvorhersage und im Ranking auf vier Datensätzen.
Ablationsstudien: Jede Komponente des Modells spielt eine wichtige Rolle, wobei die Mutual Information-Minimierung entscheidend für die Leistung ist.
Statistiken
"Wir schlagen das CDRSB-Framework vor, um die Empfehlungsleistung zu verbessern."
"CDRSB übertrifft andere Baselines in der Bewertungsvorhersage und im Ranking auf vier Datensätzen."
Zitate
"Blindes Eliminieren des Bias kann zu suboptimaler Empfehlungsleistung führen."
"Korrekte Regulierung des sozialen Einflussbias könnte die Modellleistung verbessern."