[4F]推薦システム(4)

10:50 〜 11:15

[4F-03] 推薦システムにおけるレビュー数と評価値に基づく人気バイアスの影響調査

*小島 豊¹、佐々木 勇和¹ (1. 大阪大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

推薦システム、人気バイアス

推薦システムは，人気のあるアイテムが過剰に推薦される人気バイアスの影響を受けることが多く，推薦結果の質に悪影響を及ぼす可能性がある．近年では，人気度と推薦結果の相関を無効化するアプローチが注目されているが，この方法では人気であると同時に質の高いアイテムまで排除してしまう可能性がある．
本研究では，人気バイアスの中でも悪影響を与える要素である直近のクリック数や平均評価値によるバイアスのみを除去し，質の高い人気アイテムの効果を活かしながら推薦精度を向上させる新しい手法を提案する．
実験の結果，悪影響を与える人気バイアスの要素を推論時に排除することによってそのまま推論するよりも精度や再現率において優れた性能を達成することを示す．