|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ФИЦ ПХФ и МХ РАН |
||
Предвзятость популярности в рекомендательных системахстатья
- Авторы: Демьянов И.С., Намиот Д.Е.
- Журнал: International Journal of Open Information Technologies
- Том: 13
- Номер: 5
- Год издания: 2025
- Издательство: Лаборатория Открытых Информационных Технологий факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 1
- Последняя страница: 9
- Аннотация: Рекомендательные системы играют важную роль в современных цифровых платформах, предоставляя персонализированные рекомендации, которые улучшают пользовательский опыт. На сегодняшний день рекомендации успешно внедрены в маркетеплейсы, сервисы для просмотра фильмов и прослушивания музыки. Основной целью рекомендательной системы является предсказание для каждого пользователя объектов платформы, которые будут ему релевантны. Как правило, данная задача решается методами машинного обучения с учётом информации о пользователе, объектах платформы и матрицы взаимодействий пользователей и объектов. Однако такой подход нередко приводит к проблеме предвзятости популярности, при которой рекомендательные алгоритмы отдают чрезмерное предпочтение популярным объектам. Данная статья нацелена на обзор метрик детекции предвзятости популярности в рекомендательных системах. Также в работе приводится обзор стратегий уменьшающих предвзятость популярности с перечислением их преимуществ и недостатков.
- Добавил в систему: Намиот Дмитрий Евгеньевич