Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems #54
Description
short summary
echo chamberとfilter bubbleの影響を別々にモデル化して、推薦システムの影響をシミュレーションした研究。
echo chamber
- 繰り返し、あるアイテムやあるカテゴリに晒されることで、ユーザの嗜好が正負どちらかに強化されていく効果。
filter bubble
- 推薦システムが、限られたコンテンツをユーザに提供するようになること。
→ それぞれ効果を分けて考えられる。
θt: システムの内部状態。これにしたがって、提示するアイテムatを決定する。
at: システムが提示するアイテムリスト
ct: ユーザのフィードバック。要は提示された各アイテムをクリックしたかどうか。
μt(at): ユーザの時刻tにおける各アイテムへの興味
シミュレーションの結果として、ランダムに探索してアイテムを提示すること、アイテムの候補をどんどん（少なくとも線形で）増やしていくことがsystem degeneracyに対して有効。
author
Ray Jiang, Silvia Chiappa, Tor Lattimore, Andras Gy ´ orgy, Pushmeet Kohli ¨
{rayjiang,csilvia,lattimore,agyorgy,pushmeet}@google.com
DeepMind London, UK
URL
https://arxiv.org/pdf/1902.10730.pdf
year
AIES 2019