Recommender systems have been applied successfully in a number of different domains, such as, entertainment, commerce, and employment. Their success lies in their ability to exploit the collective behavior of users in order to deliver highly targeted, personalized recommendations. Given that recommenders learn from user preferences, they incorporate different biases that users exhibit in the input data. More importantly, there are cases where recommenders may amplify such biases, leading to the phenomenon of bias disparity. In this short paper, we present a preliminary experimental study on synthetic data, where we investigate different conditions under which a recommender exhibits bias disparity, and the long-term effect of recommendations on data bias. We also consider a simple re-ranking algorithm for reducing bias disparity, and present some observations for data disparity on real data.


翻译:在娱乐、商业和就业等不同领域成功地应用了建议系统,其成功在于利用用户集体行为的能力,以便提出目标明确、个性化的建议。鉴于建议者从用户的偏好中学习,建议系统包含用户在输入数据中表现出的不同偏见。更重要的是,建议者可能扩大这种偏见,导致偏见现象。在本简短文件中,我们介绍了对合成数据的初步实验研究,我们研究了推荐者显示偏见差异的不同条件,以及建议对数据偏差的长期影响。我们还考虑对减少偏差的简单重新排序算法,并就真实数据的数据差异提出一些意见。

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