I rekommendationssystem baserade på låg rankning faktorisering av en delvis observerad user-item matris, ett vanligt fenomen som plågar många annars effektiva modeller är interleaving av bra och falska rekommendationer i top-K resultat. En enda falsk rekommendation kan dramatiskt påverka den upplevda kvaliteten på ett rekommendationssystem. Spurious rekommendationer resulterar inte i serendipitiva upptäckter utan snarare kognitiv dissonans. I detta arbete undersöker vi vikning, en viktig bidragande faktor till falska rekommendationer. Vikning avser oavsiktlig överlappning av olika grupper av användare och objekt i låg rank inbäddning vektor utrymme, framkallas av felaktig hantering av saknade data. Vi de ne en metrisk som quanti es svårighetsgraden av vikning i ett utbildat system, för att hjälpa till att diagnostisera dess potential att göra olämpliga rekommendationer. Den hopfällbara mätmetoden kompletterar befintliga mätvärden för informationshämtning som fokuserar på antalet bra rekommendationer och deras led men ignorerar effekten av oönskade rekommendationer. Vi motiverar den vikbara metriska bestämningen av syntetiska data och utvärderar dess eektivitet på både syntetiska och verkliga dataset. När vi studerar förhållandet mellan den vikning metriska och andra egenskaper rekommenderar system, observerar vi att optimering för godhet mätvärden kan leda till hög vikning och därmed mer falska rekommendationer.
I ett annat relaterat arbete REF visades det att bristen på enhetlig fördelning av betygen i de observerade uppgifterna kunde leda till vikning, dvs. oavsiktlig affinitet mellan olika användare och objekt i det lågrankade utrymme som uppskattas av matriskompletteringsbaserade metoder.
Folding: Why Good Models Sometimes Make Spurious Recommendations
{'venue': "RecSys '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}