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【IR Reading2022秋】 CPFair: Personalized Consumer...

Yamato Hara
November 11, 2022

【IR Reading2022秋】 CPFair: Personalized Consumer and Producer Fairness Re-ranking for Recommender Systems

IR Reading 2022秋 論文紹介
紹介論文: https://arxiv.org/abs/2204.08085

Yamato Hara

November 11, 2022
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Transcript

  1. 原 弥⿇⼈ CPFair: Personalized Consumer and Producer Fairness Re-ranking for

    Recommender Systems IR Reading 2022秋 2022/11/12 筑波⼤学 Naghiaei, Mohammadmehdi, Hossein A. Rahmani, and Yashar Deldjoo. SIGIR2022
  2. 提案⼿法 6 公平性指標 : 消費者 提供者 ・・・ Activeなユーザーグループ ・・・ Inactiveなユーザーグループ

    Binaryの推薦⾏列 精度(nDCG, Recallなど) ・・・ 表⽰回数の多いアイテムグループ ・・・ 表⽰回数の少ないアイテムグループ アイテムの表⽰回数 値が⼩さいほど公平
  3. 提案⼿法 7 再ランキングアルゴリズム 𝒊𝟏 𝒊𝟐 ・・・ 𝒊𝑲 𝒖𝟏 1 1

    ・・・ 0 𝒖𝟐 0 0 ・・・ 1 ・・・ ・・・ ・・・ 0 𝒖𝒏 0 0 0 1 最適化問題 制約条件 消費者の公平性 提供者の公平性 式全体を最⼤化する2値⾏列𝑨を求める ⾏列𝑨のイメージ 全体の満⾜度最⼤化 (通常の推薦) 𝑆!" : ユーザーとアイテムの関連度スコア 𝜆# , 𝜆$ : 公平性を制御するハイパーパラメータ 0 ≤ 𝜆! , 𝜆" ≤ 1 推薦モデルによって事前に取得 貪欲法を⽤いることで多項式時間で解くことが可能
  4. 実験設定 8 データセット ベースライン • PF • WMF • NueMF

    • VAECF グループ分け : アクティビティ上位5%をactive、残りをinactive ⼈気アイテム上位20%をshort-head、残りのアイ テムをlong-tail : 評価指標 𝐷𝐶𝐹 : 𝐷𝑃𝐹 : 𝑚𝐶𝑃𝐹 : 消費者の公平性 提供者の公平性 両者の公平性 𝑤 = 0.5 ハイパーパラメータ
  5. Fair Re-ranking 13 • この研究では採⽤しない(紹介のみ) • 0 ≤ 𝐴!" ≤

    1と制約を緩和することで 多項式時間で解くことが可能 アルゴリズム1 𝑨∗を求める
  6. Fair Re-ranking Greedy 14 アルゴリズム2 • この研究で採⽤ • 最悪計算量は𝑂(𝑛 ×

    𝑁) 公平なレコメンドリスト𝑳𝑲 𝑭 (𝒖)を求める
  7. パラメータ𝜆の影響 17 𝜆が⼤きくなる → 公平になるが精度の低下 𝜆が⼩さくなる → 公平性が低下するが精度が増加 トレードオフ 𝜆#

    : 消費者 𝜆$ : 提供者 「精度中⼼」の挙動 「露出中⼼」の挙動 アイテムの露出はあまり変わらない 精度とアイテムの露出両⽅に影響