Engaging all content providers, including newcomers or minority demographic groups, is crucial for online platforms to keep growing and working. Hence, while building recommendation services, the interests of those providers should be valued. In this paper, we consider providers as grouped based on a common characteristic in settings in which certain provider groups have low representation of items in the catalog and, thus, in the user interactions. Then, we envision a scenario wherein platform owners seek to control the degree of exposure to such groups in the recommendation process. To support this scenario, we rely on disparate exposure measures that characterize the gap between the share of recommendations given to groups and the target level of exposure pursued by the platform owners. We then propose a re-ranking procedure that ensures desired levels of exposure are met. Experiments show that, while supporting certain groups of providers by rendering them with the target exposure, beyond-accuracy objectives experience significant gains with negligible impact in recommendation utility.


翻译:因此,在建立建议服务的同时,应当重视这些提供者的利益。在本文件中,我们认为,提供者是根据某些提供者群体在目录中项目代表性较低,因而在用户互动中项目代表性较低的情况下的一个共同特征而分组的。然后,我们设想一种情景,即平台所有者寻求控制在建议过程中接触这类群体的程度。为了支持这一情景,我们依赖不同的接触措施,这些措施是提供给群体的建议比例与平台所有者所追求的目标接触水平之间的差距的特点。我们然后提出一个重新排名的程序,以确保达到理想的接触水平。实验表明,在支持某些提供者群体的同时,通过让他们接触目标接触,在不准确的目标方面却取得了显著的收益,在建议效用方面影响微乎其微。

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