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新方法解决推荐系统中的流行度偏差

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文介绍了多项式似然双加权法（Mult-BiW），以解决推荐系统中的流行度偏差问题。提出的Mult-IPS框架将多项式似然与逆倾向评分（IPS）相结合，以全局地捕捉无偏的用户偏好。此外，双加权策略结合了倾向评分和一个集合模型，并通过平滑机制增强以进行稳健的倾向估计。还详细介绍了一种渐进式双加权方法，以减轻由激进的重新加权引起的表示学习问题，实验证明其优于现有方法。 AI

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Jian-Yun Nie ·

    通过全局列表学习和渐进式双重加权缓解推荐中的流行度偏差

    In recommender systems, user feedback typically follows a long-tail distribution, which leads many recommendation algorithms to exacerbate popularity bias by disproportionately favoring popular items. To mitigate this issue, recent studies have employed Inverse Propensity Scoring…

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