Mejorando la equidad en los sistemas de recomendación
Esta investigación trata sobre la equidad en las recomendaciones, mejorando la visibilidad de los items fríos.
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Tabla de contenidos
Los sistemas de recomendaciones se usan mucho en varios campos como el comercio electrónico, entretenimiento y redes sociales para sugerir productos o contenido basado en las preferencias y comportamientos pasados de los usuarios. Estos sistemas buscan dar sugerencias precisas para mantener a los usuarios interesados y satisfechos. Sin embargo, han surgido preocupaciones recientes sobre la equidad en estas recomendaciones, especialmente en cómo se tratan diferentes grupos de artículos.
Cuando los sistemas de recomendaciones hacen sugerencias, a menudo muestran favoritismo hacia artículos populares, ignorando aquellos que son menos populares, conocidos como "artículos fríos". Esto plantea preguntas sobre si las recomendaciones son realmente justas o si llevan a una exposición desigual entre diferentes artículos.
Equidad en los Sistemas de Recomendación
La equidad es un aspecto crucial de cualquier sistema de recomendación. Si un sistema favorece continuamente ciertos artículos sobre otros, puede llevar a una experiencia negativa para los usuarios que tal vez no vean recomendaciones que se ajusten a sus intereses. En este contexto, la equidad se puede entender desde dos ángulos principales: equidad grupal y equidad individual.
La equidad grupal se refiere a asegurar que diferentes grupos de artículos reciban una exposición similar en las recomendaciones. Por ejemplo, si un sistema favorece artículos de una categoría (como ropa de hombres) sobre otra (como ropa de mujeres), no está proporcionando una experiencia equitativa para todos los usuarios.
La equidad individual, por otro lado, se centra en tratar las preferencias de cada usuario de manera independiente. Un sistema puede ser justo a nivel grupal pero aún así ser injusto con los individuos dentro del grupo.
En los últimos años, ha habido una creciente énfasis en lograr equidad en los sistemas de recomendación. Esto es especialmente importante en áreas como contratación, atención médica y educación, donde las recomendaciones sesgadas pueden tener implicaciones serias.
El Problema con los Artículos Fríos
Los artículos fríos, o menos populares, a menudo son pasados por alto en los sistemas de recomendación. Mientras que los algoritmos pueden generar resultados justos a un alto nivel (mostrando un equilibrio entre grupos), pueden perjudicar involuntariamente la visibilidad de estos artículos fríos. Esto lleva a un paisaje de recomendaciones desigual donde solo los artículos populares prosperan, dejando a otros sin exposición.
El enfoque tradicional para manejar la equidad suele involucrar ver la distribución de recomendaciones entre grupos. Sin embargo, este método a menudo pierde el impacto negativo sobre los artículos fríos dentro de los grupos específicos, lo que lleva a una brecha de equidad. Aquí es donde nuestra atención se centra: entender cómo mejorar la exposición de los artículos fríos mientras se mantiene la equidad general en las recomendaciones.
Enfoques Recientes para la Equidad
Se han propuesto varias estrategias y métodos para mejorar la equidad en los sistemas de recomendación. Estas típicamente caen en tres categorías:
Pre-procesamiento: Esto implica modificar los datos de entrenamiento para eliminar sesgos antes de entrenar un modelo de recomendación. El objetivo es crear un conjunto de datos justo que impida la falta de equidad desde el principio.
In-procesamiento: Este método modifica los algoritmos de recomendación mismos para asegurar equidad durante la fase de aprendizaje.
Post-procesamiento: Este enfoque implica ajustar las recomendaciones después de que se han generado, asegurando que se cumplan los criterios de equidad antes de presentar las sugerencias a los usuarios.
Nuestra investigación se centra en el método de post-procesamiento, específicamente en un enfoque ampliamente utilizado llamado Re-ranking de Equidad del Productor (PFR). Este método busca equilibrar la utilidad de las recomendaciones entre diferentes grupos de artículos mientras mejora la equidad.
La Necesidad de Enmiendas
Si bien el PFR ha mostrado promesas en lograr recomendaciones más justas, a menudo pasa por alto las necesidades de los artículos fríos. Como resultado, estos artículos pueden sufrir de visibilidad y exposición reducidas, incluso cuando la equidad general del grupo parece aceptable.
Para abordar este problema, proponemos una enmienda al enfoque tradicional de PFR. Este nuevo método introduce un enfoque en los artículos fríos, permitiendo una mayor visibilidad y asegurando que estos artículos no queden atrás en el proceso de recomendación.
Nuestra Solución Propuesta
Nuestra solución propuesta combina la necesidad de mejorar la equidad a nivel grupal con el elemento crucial de aumentar la exposición de los artículos fríos.
Para lograr esto, introducimos un nuevo parámetro que incorpora la novedad del artículo en el sistema de recomendación. Esto significa que además de considerar la equidad entre grupos, el sistema también mirará cómo los artículos nuevos o menos populares pueden ser integrados en las recomendaciones sin sacrificar la precisión general.
Nuestro método utiliza artículos existentes junto con artículos recién introducidos para crear recomendaciones que representen adecuadamente los intereses de todos los usuarios mientras le dan a los artículos fríos la oportunidad de brillar.
Evaluación del Método Propuesto
Para evaluar la efectividad de nuestro enfoque PFR enmendado, realizamos una serie de experimentos usando varios conjuntos de datos de diferentes dominios, incluyendo películas, productos de belleza, comercio electrónico, ubicaciones y música. Esta diversidad ayuda a asegurar que nuestros hallazgos sean aplicables en diferentes contextos y no estén limitados a un área específica.
Buscamos evaluar qué tan bien mantiene nuestro método la equidad grupal, así como mejora la visibilidad de los artículos fríos en comparación con métodos tradicionales. Estos experimentos nos permiten recopilar datos sobre las mejoras logradas a través de nuestras propuestas y analizar cómo funcionan bajo diversas condiciones.
Preparando los Experimentos
Comenzamos preparando nuestros conjuntos de datos, que han sido filtrados para asegurarnos de que contengan suficientes valoraciones relevantes. Este paso de preprocesamiento mejora la fiabilidad de nuestras pruebas, llevando a resultados más significativos.
Una vez que los conjuntos de datos están listos, los dividimos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento se usa para entrenar nuestros modelos, el conjunto de validación nos ayuda a afinarlos y el conjunto de prueba nos permite evaluar su rendimiento.
En cada experimento, comparamos nuestro enfoque PFR enmendado con el modelo PFR tradicional para ver cómo le va al nuevo método en escenarios prácticos.
Resultados y Hallazgos
Los resultados de nuestros experimentos revelan algunas tendencias interesantes. Primero, observamos que nuestro modelo PFR enmendado mejora constantemente la visibilidad de los artículos fríos. Esto es evidente en todos los conjuntos de datos probados, indicando que los ajustes propuestos son efectivos en combatir el sesgo contra artículos menos populares.
Además, nuestro método mejora la equidad a nivel grupal sin reducir significativamente la precisión. En algunos casos, la precisión incluso aumentó ligeramente, sugiriendo que la mejora en la equidad no se da a expensas del rendimiento.
Este es un hallazgo crítico ya que refuerza la noción de que la equidad y la precisión pueden coexistir en los sistemas de recomendación.
Analizando la Equidad en Sub-grupos
Cuando miramos de cerca la equidad en sub-grupos, encontramos que nuestra enmienda conduce a un aumento significativo en la exposición de los artículos fríos en comparación con enfoques tradicionales. Este nuevo nivel de enfoque en artículos menos populares ayuda a crear un ambiente de recomendación más equilibrado.
Por ejemplo, en varios conjuntos de datos utilizados, nuestras enmiendas resultaron en métricas de equidad mejoradas. Estas mejoras ilustran la capacidad de nuestro método para abordar las deficiencias encontradas en los enfoques PFR existentes, específicamente en lo que respecta a los artículos fríos.
Implicaciones para el Trabajo Futuro
Las implicaciones de nuestra investigación van más allá de solo mejorar las recomendaciones para artículos fríos. Resalta la necesidad de reevaluar continuamente los enfoques de equidad para asegurar que no favorezcan inadvertidamente a un grupo de artículos sobre otro.
De cara al futuro, animamos a explorar más métodos para mejorar los sistemas de recomendación. Esto incluye evaluaciones continuas de cómo nuevas técnicas pueden trabajar en conjunto con modelos tradicionales, así como investigar los efectos de diferentes preferencias de usuario en los resultados de equidad.
Al entender mejor las sutilezas de los sistemas de recomendación, podemos crear herramientas que realmente atiendan a todos los usuarios, proporcionándoles la mejor experiencia posible mientras aseguramos la equidad.
Conclusión
En resumen, nuestra investigación aborda una preocupación urgente en el ámbito de los sistemas de recomendación: la exposición desigual de artículos fríos en comparación con artículos populares. Al proponer una enmienda a los métodos de equidad tradicionales, mejoramos la visibilidad de estos artículos mientras mantenemos la precisión y equidad general dentro del sistema.
Nuestros hallazgos aportan valiosos insights sobre cómo los sistemas de recomendación pueden evolucionar para ser más justos e inclusivos. A medida que esta área de investigación continúa creciendo, esperamos que nuestro trabajo sirva como un trampolín hacia la creación de sistemas más equitativos para todos los usuarios, permitiéndoles descubrir y disfrutar de una mayor variedad de opciones.
En un mundo cada vez más dominado por recomendaciones digitales, asegurar la equidad y igualdad no es solo un desafío técnico; es una responsabilidad social. Al priorizar la equidad en los sistemas de recomendación, podemos ayudar a dar forma a un futuro donde todas las voces y todos los artículos tengan la oportunidad de ser escuchados y apreciados.
Título: Fairness for All: Investigating Harms to Within-Group Individuals in Producer Fairness Re-ranking Optimization -- A Reproducibility Study
Resumen: Recommender systems are widely used to provide personalized recommendations to users. Recent research has shown that recommender systems may be subject to different types of biases, such as popularity bias, leading to an uneven distribution of recommendation exposure among producer groups. To mitigate this, producer-centered fairness re-ranking (PFR) approaches have been proposed to ensure equitable recommendation utility across groups. However, these approaches overlook the harm they may cause to within-group individuals associated with colder items, which are items with few or no interactions. This study reproduces previous PFR approaches and shows that they significantly harm colder items, leading to a fairness gap for these items in both advantaged and disadvantaged groups. Surprisingly, the unfair base recommendation models were providing greater exposure opportunities to these individual cold items, even though at the group level, they appeared to be unfair. To address this issue, the study proposes an amendment to the PFR approach that regulates the number of colder items recommended by the system. This modification achieves a balance between accuracy and producer fairness while optimizing the selection of colder items within each group, thereby preventing or reducing harm to within-group individuals and augmenting the novelty of all recommended items. The proposed method is able to register an increase in sub-group fairness (SGF) from 0.3104 to 0.3782, 0.6156, and 0.9442 while also improving group-level fairness (GF) (112% and 37% with respect to base models and traditional PFR). Moreover, the proposed method achieves these improvements with minimal or no reduction in accuracy (or even an increase sometimes). We evaluate the proposed method on various recommendation datasets and demonstrate promising results independent of the underlying model or datasets.
Autores: Giovanni Pellegrini, Vittorio Maria Faraco, Yashar Deldjoo
Última actualización: 2023-09-30 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.09277
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.09277
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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