[2105.12353] Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data?

推薦システム

概要

ログデータを使わずに自分自身のための推薦システムを構築する

動機

あるwebサービスの推薦システムが気に入らないときに, 内部のログデータを閲覧できない立場のユーザー自身が, 自分が気に入るように改良した推薦システムを作りたい. これを 私用推薦システム (private recommender system) と呼ぶことにする.

問題設定

プラットフォームが用意した推薦システムを \[P \colon I \to I^K\] とする. ここで \(I\) はアイテム集合で, 一つのアイテムに対して \(K\) 個のアイテムを推薦する. ただし内部ではユーザーごとのパーソナライズがあるかもしれないが, これはユーザーからは観測できないので上のように形式化した.

私用推薦システム \[Q \colon I \to I^K\]\(P\) から構築する.

推薦ネットワーク

\(P\) を有向エッジと思うことで有向グラフを構築する. ただしここでエッジには重みをつける.

\(P(i)\)\(k\) 番目 \((k=1,2,=ldots,K)\)\(P(i).k\) とするとき, \[\mathrm{Edge}(i \to P(i).k, \mathrm{weight}=\frac{1}{\log (k + 1)}\] というエッジを張ることにする.

Private Rank

このネットワークの上で PageRank (Random Walk with Restart) をする.

特にこの論文では, \(P\) が含んでしまっているバイアスを除去することを盛り込んでいる.