När en användare har sett, låt oss säga, 70 romansfilmer och 30 actionfilmer, då är det rimligt att förvänta sig att den personliga listan över rekommenderade filmer ska bestå av cirka 70% romantik och 30% actionfilmer också. Denna viktiga egenskap är känd som kalibrering, och nyligen fått förnyad uppmärksamhet i samband med rättvisa i maskininlärning. I den rekommenderade listan över objekt säkerställer kalibreringen att de olika (förr) områden av intresse för en användare återspeglas med motsvarande proportioner. Kalibrering är särskilt viktigt mot bakgrund av det faktum att rekommenderade system optimeras mot noggrannhet (t.ex. rankning av mätvärden) i den vanliga offline-inställningen kan lätt leda till rekommendationer där mindre intressen hos en användare trängs ut av användarens huvudsakliga intressen som vi visar empiriskt såväl som i tanke-experiment. Detta kan förhindras genom kalibrerade rekommendationer. I detta syfte beskriver vi mätvärden för kvantifiering av kalibreringsgraden, samt en enkel men effektiv omklassificeringsalgoritm för efterbehandling av utdata från recommender-system.
Till exempel, Steck de nes rättvisa när det gäller olika intressen hos en användare, med målet att reektera dem enligt deras motsvarande proportioner REF (dvs. Kalibrering).
Calibrated recommendations
{'venue': "RecSys '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}