Наша недавняя работа, посвященная двусторонним рынкам, где мы считаем, что взаимодействие между {релевантность ← удовлетворение → справедливость}, сейчас в сети, будет представлена ​​на CIKM 2018 .

Двусторонние торговые площадки - это платформы, у которых есть клиенты не только со стороны спроса (например, пользователи), но и со стороны предложения (например, розничный торговец, художники). В то время как традиционные рекомендательные системы ориентированы именно на повышение удовлетворенности потребителей путем предоставления потребителям релевантного контента, двусторонние торговые площадки сталкиваются с проблемой дополнительной оптимизации с учетом предпочтений поставщиков и прозрачности.

Действительно, поставщики хотели бы, чтобы пользователям была предоставлена ​​справедливая возможность. Слепая оптимизация для соответствия потребителю может отрицательно сказаться на честности поставщиков.

Руководствуясь этой проблемой, мы сосредотачиваемся на компромиссе между целями потребителей и поставщиков в случае сервисов потоковой передачи музыки и рассматриваем компромисс между актуальностью рекомендаций для потребителя (т. Е. Пользователя) и справедливостью представления поставщиков ( т.е. художников) и измерить их влияние на удовлетворенность потребителей.

Актуальность против справедливости

Мы рассматриваем наборы рекомендаций (например, плейлисты) и определяем (i) релевантность (т.е. насколько релевантен набор для пользователя), (ii) справедливость (то есть, как различные группы исполнителей представлены в наборе) и (iii) удовлетворенность. (т. е. оценка полезности рекомендаций) для каждого набора.

Мы наблюдаем, что очень немногие рекомендуемые наборы имеют как высокую релевантность, так и высокую справедливость (рисунок слева). Таким образом, слепая оптимизация по релевантности без явного учета справедливости может отрицательно сказаться на честности поставщиков. Как видно на рисунке справа, средняя справедливость для всех наборов почти вдвое выше, чем средняя справедливость для наиболее релевантных наборов, что мотивирует необходимость совместного рассмотрения релевантности и справедливости при рекомендации контента.

Взносы:

  • Мы предлагаем концептуальную и вычислительную основу, основанную на методах контрфактической оценки, которые обеспечивают беспристрастную оценку показателей удовлетворенности.
  • Мы предлагаем ряд рекомендательных политик, которые в совокупности оптимизируют справедливость для поставщиков и актуальность для потребителей.
  • Мы предполагаем, что пользователи в разной степени чувствительны к честному контенту, и предлагаем адаптивную персонализированную стратегию рекомендаций с учетом справедливости.

Основные выводы:

Политика рекомендаций, учитывающая справедливость, позволяет существенно улучшить справедливость в отношении поставщиков без заметного снижения удовлетворенности пользователей.

  • Оптимизация для справедливости вредит удовлетворению (снижение SAT на 35%)
  • Постепенное улучшение SAT по мере того, как мы переходим от единственно справедливой политики к единственно актуальной.
  • Гарантия актуальности помогает улучшить SAT, но вредит справедливости
  • Адаптивные для пользователя политики, которые учитывают склонность пользователей к честному содержанию, обеспечивают наилучший компромисс.

Наши результаты могут помочь в разработке алгоритмов, обеспечивающих работу двусторонних торговых площадок, а также в будущих исследованиях сложных алгоритмов для совместной оптимизации релевантности, удовлетворенности и справедливости пользователей.

Совместная работа с: Джеймс МакИнерни, Хюг Бушар, Муниа Лальмас и Фернандо Диас.

Доклад будет представлен на CIKM 2018 в Турине, Италия, в октябре 2018 года.