Abordando la equidad en los sistemas de recomendación con HetroFair
Un nuevo modelo busca mejorar la equidad en los sistemas de recomendación sin sacrificar la precisión.
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Tabla de contenidos
- Importancia de la Equidad en los Sistemas de Recomendación
- Problemas con los Métodos Actuales
- El Modelo HetroFair
- Atención Consciente de la Equidad
- Ponderación de Características Heterofílicas
- Evaluando HetroFair
- Conjuntos de Datos Utilizados
- Métricas para la Evaluación
- Resultados de la Evaluación
- Comparación de Rendimiento con Otros Métodos
- Componentes de HetroFair
- Atención Consciente de la Equidad
- Ponderación de Características Heterofílicas
- Desafíos en los Sistemas de Recomendación
- Eficiencia Computacional
- Escalabilidad
- Mantenerse al Tanto de las Preferencias Cambiantes
- Trabajo Futuro
- Integrando Más Métricas de Equidad
- Explorando Diferentes Entradas de Datos
- Mejorando la Escalabilidad
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
En los últimos años, el uso de redes neuronales de grafos (GNNs) ha aumentado en los Sistemas de Recomendación. Estos sistemas ayudan a sugerir artículos a los usuarios según sus preferencias y comportamientos. El objetivo no solo es servir a los usuarios, sino también considerar a otras partes involucradas, como los artículos y sus proveedores. Sin embargo, los diferentes intereses entre estas partes pueden llevar a problemas de equidad y Sesgo de popularidad, donde solo los artículos populares reciben más atención, mientras que los menos populares son pasados por alto.
Este artículo discute un nuevo modelo, llamado HetroFair, diseñado para abordar estas preocupaciones de equidad en los sistemas de recomendación. HetroFair busca hacer las recomendaciones más justas mientras mantiene una alta Precisión para los usuarios.
Importancia de la Equidad en los Sistemas de Recomendación
Los sistemas de recomendación modernos necesitan ser justos, lo que significa que no deberían favorecer a los artículos populares a expensas de otros. Cuando estos sistemas recomiendan artículos, a menudo priorizan los que ya son populares. Este sesgo de popularidad resulta en que los artículos de larga cola-los que no se interactúa frecuentemente-quedan desatendidos. Esto es un problema porque los artículos de larga cola aún pueden ser de alta calidad y relevancia para los usuarios.
Problemas con los Métodos Actuales
La mayoría de los métodos existentes que usan GNNs para recomendar artículos no abordan suficientemente la equidad. A menudo tienen procesos que normalizan y agregan datos de una manera que aún favorece a los artículos populares. El objetivo debería ser encontrar una forma de recomendar artículos de manera equitativa, asegurando que todos tengan la oportunidad de ser notados.
El Modelo HetroFair
HetroFair se desarrolló para hacer las recomendaciones más justas para los artículos menos conocidos mientras también es preciso para los usuarios. El modelo emplea dos técnicas principales: Atención consciente de la equidad y ponderación de características heterofílicas.
Atención Consciente de la Equidad
Esta técnica se centra en mejorar cómo se representan los artículos. Al ajustar la importancia de cada artículo según cuántas interacciones tiene, el modelo reduce la influencia de los artículos populares. Esto significa una mejor representación para los artículos de larga cola, dándoles una mejor oportunidad de aparecer en las recomendaciones.
Ponderación de Características Heterofílicas
En los sistemas de recomendación, cada artículo tiene características distintas que pueden atraer a diferentes usuarios. El método de ponderación de características heterofílicas asigna diferentes importancias a estas características durante el proceso de recomendación. Este enfoque permite al modelo reconocer los atributos únicos de cada artículo, capturando eficientemente la diversidad entre ellos.
Evaluando HetroFair
Para medir cuán efectivo es HetroFair, se realizaron una serie de pruebas usando datos del mundo real de varios conjuntos de datos. Los resultados indicaron que HetroFair no solo mejoró la equidad para los artículos, sino que también mantuvo una alta precisión para los usuarios.
Conjuntos de Datos Utilizados
Las pruebas utilizaron seis conjuntos de datos, incluyendo aquellos que presentan interacciones sociales y transacciones. Estos conjuntos de datos ayudan a ilustrar cuán bien puede funcionar HetroFair en diversas situaciones y cómo se compara con otros modelos existentes.
Métricas para la Evaluación
Para evaluar la equidad, el modelo analizó cuán bien trataba a los artículos de diferente popularidad. Algunas métricas se centran en asegurar que diferentes grupos de artículos sean tratados de manera similar, mientras que otras miden las oportunidades para artículos menos populares. Para la precisión, el enfoque estuvo en cuán bien el modelo predijo los artículos que los usuarios encontrarían relevantes.
Resultados de la Evaluación
Los resultados de la evaluación mostraron que HetroFair superó a muchos métodos actuales en cuanto a equidad y precisión. Esto significa que proporciona una visión más equilibrada sobre qué artículos recomendar, permitiendo que se sugieran artículos menos conocidos y de alta calidad junto con los populares.
Comparación de Rendimiento con Otros Métodos
Al compararlo con modelos de última generación, HetroFair logró resultados superiores tanto en equidad como en precisión. Esto demuestra que el modelo es efectivo en abordar el desequilibrio que a menudo está presente en los sistemas de recomendación.
Componentes de HetroFair
El éxito de HetroFair proviene de sus dos componentes principales: atención consciente de la equidad y ponderación de características heterofílicas. Cada elemento juega un papel crucial en cómo el modelo mejora las recomendaciones.
Atención Consciente de la Equidad
El mecanismo de atención consciente de la equidad permite al modelo gestionar efectivamente el impacto de los artículos populares durante el proceso de recomendación. Este método asegura que los artículos menos populares reciban más atención, evitando que sean pasados por alto.
Ponderación de Características Heterofílicas
Este componente mejora la capacidad del modelo para apreciar la diversidad entre los artículos. Al ponderar diferentes características, HetroFair puede reconocer las variadas características de los artículos, permitiendo recomendaciones más matizadas que reflejan las preferencias únicas de los usuarios.
Desafíos en los Sistemas de Recomendación
A pesar de los avances logrados con HetroFair, todavía hay desafíos en el ámbito de los sistemas de recomendación. Problemas relacionados con la eficiencia computacional, la escalabilidad y la capacidad de adaptarse a las preferencias cambiantes de los usuarios son preocupaciones constantes.
Eficiencia Computacional
Mantener un alto rendimiento mientras se es computacionalmente eficiente es vital para cualquier sistema de recomendación. HetroFair busca encontrar un equilibrio al ofrecer recomendaciones justas sin comprometer la velocidad.
Escalabilidad
A medida que los datos crecen, asegurar que los sistemas de recomendación sigan siendo efectivos se vuelve esencial. HetroFair está diseñado para ser escalable, capaz de manejar conjuntos de datos más grandes mientras sigue proporcionando recomendaciones justas y precisas.
Mantenerse al Tanto de las Preferencias Cambiantes
Las preferencias de los usuarios pueden cambiar con el tiempo, y los sistemas de recomendación deben adaptarse en consecuencia. HetroFair tiene esto en cuenta a través de su arquitectura flexible, permitiéndole actualizar las recomendaciones basadas en nuevas interacciones y tendencias.
Trabajo Futuro
Investigaciones futuras podrían centrarse en mejorar aún más HetroFair integrando métricas de equidad adicionales, explorando diferentes tipos de entradas de datos y mejorando aún más su escalabilidad. También hay espacio para experimentar con otras técnicas basadas en grafos para refinar aún más cómo se hacen las recomendaciones.
Integrando Más Métricas de Equidad
Incorporar métricas de equidad adicionales podría permitir a HetroFair evaluar mejor su efectividad a través de varias dimensiones de equidad. Esto sería beneficioso para asegurar que el modelo sirva a todos los usuarios y artículos de manera equitativa.
Explorando Diferentes Entradas de Datos
Al explorar tipos alternativos de datos para recomendaciones, los investigadores pueden encontrar nuevas maneras de mejorar HetroFair. Diferentes fuentes de datos podrían llevar a distintos conocimientos y mejoras en cómo se generan las recomendaciones.
Mejorando la Escalabilidad
Mejorar continuamente la escalabilidad es esencial para mantenerse al día con el crecimiento de los conjuntos de datos. Modificar la arquitectura de HetroFair para manejar mejor volúmenes de datos más grandes podría hacerlo aún más efectivo en aplicaciones del mundo real.
Conclusión
En conclusión, HetroFair representa un paso significativo hacia la mejora de la equidad en los sistemas de recomendación. Al abordar el sesgo de popularidad y asegurar que los artículos menos populares reciban la atención que merecen, HetroFair ofrece una solución innovadora que equilibra con éxito la equidad y la precisión. La continua exploración de estas ideas ayudará a dar forma al futuro de los sistemas de recomendación, haciéndolos más justos y efectivos para todos los involucrados.
Título: Heterophily-Aware Fair Recommendation using Graph Convolutional Networks
Resumen: In recent years, graph neural networks (GNNs) have become a popular tool to improve the accuracy and performance of recommender systems. Modern recommender systems are not only designed to serve end users, but also to benefit other participants, such as items and items providers. These participants may have different or conflicting goals and interests, which raise the need for fairness and popularity bias considerations. GNN-based recommendation methods also face the challenges of unfairness and popularity bias and their normalization and aggregation processes suffer from these challenges. In this paper, we propose a fair GNN-based recommender system, called HetroFair, to improve items' side fairness. HetroFair uses two separate components to generate fairness-aware embeddings: i) fairnessaware attention which incorporates dot product in the normalization process of GNNs, to decrease the effect of nodes' degrees, and ii) heterophily feature weighting to assign distinct weights to different features during the aggregation process. In order to evaluate the effectiveness of HetroFair, we conduct extensive experiments over six real-world datasets. Our experimental results reveal that HetroFair not only alleviates the unfairness and popularity bias on items' side, but also achieves superior accuracy on users' side. Our implementation is publicly available at https://github.com/NematGH/HetroFair.
Autores: Nemat Gholinejad, Mostafa Haghir Chehreghani
Última actualización: 2024-07-24 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2402.03365
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.03365
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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