推薦システムにおけるポプラリティバイアスの軽減
Qiita / 2026/3/16
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要点
- ポピュラリティバイアスは長尾分布のデータにより人気アイテムばかりが推奨され、Recallが低下する問題として紹介されている。
- DNNを用いた推奨システムでの軽減手法として、頻度に基づく補正を提案・解説している。
- 本記事は実装の考え方と手順を解説する実践的なチュートリアル的内容である。
- 補正の適用により、ユーザーの嗜好をより反映したパーソナライズの質が向上する可能性がある。
はじめに
推薦システムを構築しようとすると「人気のアイテムばかりが推薦される」、「人気のアイテムが多くのユーザーに対して推薦され、ユーザーの好みが反映されない」などのポピュラリティバイアスによって生じる問題にぶつかります。推薦であつかうようなデータはロングテールな分布にな...
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