Улучшение справедливости в графовом коллаборативном фильтре: комплексная схема для теоретической формализации и улучшенных техник смягчения

Рекомендательные системы стали мощным инструментом для персонализированных предложений, которые автоматически учитывают предпочтения пользователей к различным категориям товаров. Однако их широкое использование вызвало опасения относительно надежности и справедливости. Для решения проблемы несправедливости в рекомендациях были разработаны алгоритмы, разделенные на предварительную обработку, обработку и постобработку. Большинство исследований фокусируется на техниках обработки, особенно для потребительской несправедливости. Однако существующие работы в основном сосредотачиваются на устоявшихся моделях графовых коллаборативных фильтров, уделяя меньше внимания новым архитектурам.

Практические решения и ценность

Исследователи из Университета Кальяри и Spotify Барселона предложили подробный подход для преодоления ограничений предыдущих методов справедливости в графовых коллаборативных фильтрах. Они предоставили теоретическую формализацию политик выборки и интеграции увеличенного графа в глубокие нейронные сети. Был проведен обширный набор тестов для решения потребительской несправедливости по возрасту и полу, расширив набор политик выборки. Также был представлен FA4GCF (Fair Augmentation for Graph Collaborative Filtering) – универсальное, общедоступное средство, адаптирующееся к различным нейронным сетям, наборам данных, чувствительным атрибутам и политикам выборки.

Предложенный метод значительно расширил область оценки по сравнению с предыдущими исследованиями, заменив Last.FM-1K на Last.FM1M (LF1M) и включив в эксперименты наборы данных из различных областей. Результаты показали, что методы смягчения несправедливости имеют различное влияние на различные модели и наборы данных.

Поддержка и консультации

Если ваша компания хочет внедрить искусственный интеллект для улучшения бизнеса, обращайтесь к нам для консультаций и рекомендаций. Мы поможем подобрать подходящее решение и провести поэтапное внедрение технологии искусственного интеллекта. Кроме того, мы предлагаем инновационные решения для автоматизации процессов с использованием ИИ, что может значительно повысить эффективность вашего бизнеса.

Если вам интересно, как ИИ может изменить вашу работу, обращайтесь к нам для дальнейшего обсуждения и консультаций. Мы предлагаем решения от Flycode.ru, которые помогут вам оптимизировать бизнес-процессы с помощью передовых технологий искусственного интеллекта.