核心概念
潜在的な混同要因の影響を分離し、ユーザーの本来の嗜好を捉えることで、推薦システムのパフォーマンスを向上させる。
要約
本研究は、推薦システムにおける様々な潜在的な混同要因の影響を分析し、それらの影響を分離することで、ユーザーの本来の嗜好を捉えることを目的としている。
まず、推薦システムそのものが混同要因として作用し、ユーザー嗜好のモデル化を歪めていることを指摘する。そのため、推薦システムの影響を混同要因の代理変数として扱い、ユーザー�好とこれらの混同要因を潜在パラメータ空間で分離する手法を提案する。
具体的には、変分推論を用いて、ユーザー側と商品側の混同要因の表現を学習する。その上で、これらの混同要因の影響を除去した上で、ユーザーの本来の嗜好をモデル化する手法を提案している。
提案手法は、既存の推薦モデルに対して適用可能であり、5つの実データセットでの実験結果から、提案手法が既存手法に比べて優れた性能を示すことが確認された。
統計
推薦システムの影響は、ユーザー嗜好に対して大きな歪みを与えている。
人気の高い商品に対するフィードバックは、実際のユーザー嗜好よりも高くなる傾向がある。
引用
推薦システムは、既存の混同要因の影響を引き継ぎ、ユーザー嗜好のモデル化をさらに歪めている。
大部分の混同要因はユーザーに依存しないため、ユーザーと混同要因を分離することが可能である。