基于因果推断的推荐系统去偏研究

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一．然而，推荐系统中存在各种各样的偏差问题，影响了对用户真 实偏好的建模，制约了推荐性能的提升．近年来，因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力 的支持．因果推断是一种从观测数据中识别变量之间因果关系和估计因果效应的统计学方法，通过构建和分析因 果模型，帮助推荐系统识别和消除偏差，提高对用户偏好拟合的准确性．本文对基于因果推断的推荐系统去偏研究 的主要工作进行了全面的综述．本文根据推荐系统的不同阶段将偏差的产生分为三个阶段；首先，概述了因果推断 的原理和方法，并阐述了因果推断与推荐去偏之间的联系，为缓解偏差问题提供了思路；接着，针对每一阶段的偏 差，探讨了现有的因果推断技术如何应用于推荐去偏，分类和归纳了现有的因果推荐去偏方法，并进行了详细的对 比分析；最后，讨论和展望了基于因果推断的推荐系统去偏研究未来的发展趋。