개인화된 공정성을 위한 정보 정렬을 통한 적응형 공정 표현 학습

Khái niệm cốt lõi

본 논문은 개인화된 공정성을 달성하기 위해 사용자 속성 정보를 효과적으로 활용하는 적응형 공정 표현 학습 모델 AFRL을 제안한다. AFRL은 사용자의 공정성 요구사항을 입력으로 받아 동적으로 공정 임베딩을 생성할 수 있으며, 정보 정렬 모듈을 통해 비민감 속성의 식별력 있는 정보와 편향되지 않은 협업 신호를 보존함으로써 공정성과 정확성 간의 균형을 달성한다.

Tóm tắt

본 논문은 개인화된 공정성 추천 문제를 다루며, 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 적응형 공정 표현 학습 모델 AFRL을 제안한다.

1. 정보 정렬 모듈(IAlignM):

• 사용자 임베딩에서 각 속성별 임베딩과 편향되지 않은 협업 임베딩을 학습
• 속성별 임베딩은 해당 속성 정보만을 정확히 인코딩하도록 최적화
• 협업 임베딩은 사용자 속성과 무관한 협업 신호를 캡처

2. 정보 집계 모듈(IAggM):

• 사용자의 공정성 요구사항에 따라 속성별 임베딩과 협업 임베딩을 융합하여 최종 공정 임베딩 생성
• 기존 추천 모델과의 호환성을 위해 추천 모델의 감독하에 최적화

3. 이론적 분석:

• 정보 정렬 모듈의 수렴 보장 및 비민감 속성 정보의 완전한 보존 증명

4. 실험 결과:

• 기존 방법 대비 공정성과 정확성의 우수한 trade-off 달성
• 각 모듈의 기여도 검증

Thống kê

사용자 당 평균 10개 이상의 상호작용 데이터를 가진 사용자만 고려
MovieLens-1M 데이터셋: 1,000,000개의 영화 평점 데이터, 6,040명의 사용자, 3개의 속성(성별, 나이, 직업)
Taobao 데이터셋: 26,000,000개 이상의 사용자-광고 상호작용 데이터, 1,140,000명의 사용자, 3개의 속성(성별, 나이, 소비 수준)

Trích dẫn

"본 논문은 개인화된 공정성을 달성하기 위해 사용자의 공정성 요구사항을 입력으로 받아 동적으로 공정 임베딩을 생성할 수 있는 AFRL 모델을 제안한다."
"AFRL은 정보 정렬 모듈을 통해 비민감 속성의 식별력 있는 정보와 편향되지 않은 협업 신호를 보존함으로써 공정성과 정확성 간의 균형을 달성한다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Adaptive Fair Representation Learning for Personalized Fairness in Recommendations via Information Alignment

by XInyu Zhu,Li... lúc arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07494.pdf

Yêu cầu sâu hơn

개인화된 공정성 추천에서 사용자의 공정성 요구사항을 어떻게 효과적으로 수집할 수 있을까

개인화된 공정성 추천에서 사용자의 공정성 요구사항을 효과적으로 수집하기 위해서는 사용자의 민감 속성에 대한 명시적인 피드백 및 설정 옵션을 제공하는 것이 중요합니다. 사용자가 자신의 공정성 요구사항을 선택하고 조정할 수 있는 인터페이스를 제공하여 사용자가 어떤 속성을 민감하게 여기는지, 어떤 속성을 중요하게 생각하는지를 명확히할 수 있도록 도와야 합니다. 또한, 사용자의 행동 및 선호도를 분석하여 각 사용자의 공정성 요구사항을 자동으로 파악하고 반영할 수 있는 시스템을 구축하는 것도 효과적일 수 있습니다.

기존 방법들이 공정성 향상을 위해 민감 속성 정보를 완전히 제거하는 것이 과연 바람직한 접근법인지 논의해볼 필요가 있다. 개인화된 공정성 추천 문제를 해결하기 위해 다른 기술적 접근법은 어떤 것들이 있을까

기존 방법들이 공정성 향상을 위해 민감 속성 정보를 완전히 제거하는 것이 항상 바람직한 접근법인지에 대해서는 논란이 있습니다. 완전한 정보 제거는 공정성을 보장할 수 있지만, 동시에 추천 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 공정성과 정확도 사이의 균형을 맞추기 위해서는 민감 속성 정보를 완전히 제거하는 것보다는 정보를 적절히 보존하면서도 공정성을 유지할 수 있는 방법을 모색해야 합니다.

개인화된 공정성 추천 문제를 해결하기 위한 다른 기술적 접근법으로는 Pareto 최적화, 적대적 학습, 및 분리된 표현 학습 등이 있습니다. 각각의 접근법은 사용자의 공정성 요구사항을 다양한 각도에서 고려하고, 민감 속성 정보를 적절히 다루는 방식으로 개인화된 공정성을 달성하려는 시도를 보여줍니다. 이러한 다양한 기술적 접근법을 조합하거나 새로운 방법을 개발하여 공정성과 정확도 사이의 최적의 균형을 찾는 것이 중요합니다.