I detta dokument undersöks begreppet rekommendationsoberoende, vilket är ett hinder för att ett rekommendationsresultat är oberoende av specifik information. Denna begränsning är användbar för att säkerställa efterlevnad av lagar och förordningar, rättvis behandling av innehållsleverantörer och uteslutning av oönskad information. För att exempelvis göra en rekommendation om jobbmatchning socialt rättvis bör matchningen vara oberoende av socialt känslig information, såsom kön eller ras. Vi har tidigare utvecklat flera rekommenderare som tillfredsställer rekommendationsoberoende, men dessa var alla utformade för en predikting-rating uppgift, vars mål är att förutsäga en poäng som en användare skulle betygsätta. Vi här fokuserar på en annan find-good-objekt uppgift, som syftar till att hitta några objekt som en användare skulle föredra. I denna uppgift, poäng som representerar graden av preferens till objekt först förutspås, och vissa objekt som har de största poängen visas i form av en rankad lista. Vi utvecklade en preliminär algoritm för denna uppgift genom ett naivt tillvägagångssätt, vilket ökar självständigheten mellan en preferenspoäng och känslig information. Vi visar empiriskt att även om denna algoritm kan öka självständigheten för en preferenspoäng, är den inte lämplig för att öka självständigheten i termer av en rankad lista. Detta resultat anger behovet av att uppfinna ett begrepp om oberoende som är lämpligt att använda med en rangordnad lista och som är tillämpligt för att slutföra en find-good-objekt uppgift. • Informationssystem → Recommender systems; KEYWORDS rättvisa, rekommendation oberoende, matris factorization ACM Referensformat:
Kamishima sammanfattade att recommender system bör följa lagar och förordningar, bör vara rättvis för alla innehållsleverantörer, och bör utesluta påverkan av oönskad information REF.
Considerations on Recommendation Independence for a Find-Good-Items Task
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}