Fair recommendation through conditioning on systematic presentation in recommender systems
Öneri sistemlerinde sistematik sunum üzerine koşullama ile adil öneriler
Yazar: ÖZGE BOZAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Öneri sistemleri, kullanıcılarının tercihlerini doğru şekilde tahminlemeyi amaçlayan etkileşimli sistemlerdir. Bu sistemlerin bir sınırlaması, zamanla tavsiyelerin kapsamının daralmasıdır. Bu ise, popüler seçeneklerin daha çok önerildiği, daha az ziyaret edilenlerin adeta sansürlendiği, böylece kullanıcıların yeni alternatifleri keşfetmesinin engellendiği bir ortam yaratır. Filtre balonu adı verilen bu durum, tercih tahminlemelerinin kullanıcı geri bildirimlerine bağlı olduğu kendi kendini güçlendiren geri bildirim döngülerinin kaçınılmaz sonucudur.
Kendini güçlendiren geri bildirim döngüleri, etkileşimli öneri sistemlerinde bazı içeriklerin gereğinden fazla ve/veya az sunulmasının hem nedeni hem de sonucudur. Bu durum, yanlış kullanıcı tercihi tahminlemelerine, yani fazlaca sunulan içeriklerin fazla tercih edildiği ve aynı şekilde az sunulan içeriğin ise daha az tercih edildiği yanılgısına sebep olur. Daha hassas bir tercih tahminlemesi için kendi kendini güçlendiren geri bildirim döngülerini ortadan kaldırmaktan ise öneri sisteminin kendisi sorumludur. Bu bağlamda, kendi kendini güçlendiren geri bildirim döngülerinin olumsuz etkilerini göz önünde bulundurarak etkileşimli bir öneri sistemi için ``adil'' olma kriterlerini tanımlıyoruz. Ayrıca, akıllı bir sunum mekanizması tasarlamanın bu kriterleri sağlamak için gerekli olduğunu savunuyoruz. Bu savı kanıtlamak için, sırasıyla alternatiflere sistematik ve sınırlı maruz kalmayı açıkça içeren ve görmezden gelen iki modeli ele alıyoruz. Gerçek dünyadaki yanlılıkları simüle ederek, sistematik sunumları görmezden gelmenin teşvik edilen seçenekleri olduğundan fazla, sansürlenmiş alternatifleri ise olduğundan az tahminlediğini gösteriyoruz. En basit şekilde sınırlı maruz kalma üzerine koşullandırmanın bu yanlılıkları hafifletebileceğini gösteriyoruz.

Abstract:
Recommendation engines are interactive systems aiming to predict users' top preferences according to their choices. A limitation of the recommender systems is that over time the recommendations get narrower in scope. That means the popular items are favored and the less frequently visited ones are censored. Consequently, users are prevented from exploring new alternatives. The so-called filter bubble is the inevitable outcome of the self-reinforcing feedback loops where the preference estimations depend on the user choices.
Self-reinforcing feedback loops are both cause and effect of over- and under-presentation of some content in interactive recommender systems. That results in inaccurate user preference estimates, namely, overestimation of over-presented content and vice versa. The burden is on the recommender system to eliminate the self-reinforcing feedback loops for a more accurate preference estimation. In this regard, we define the ``fairness'' criteria for an interactive recommender system considering the adverse impacts of these self-reinforcing feedback loops. We also claim that designing an intelligent presentation mechanism is essential to meet those criteria. To prove the claim we address two models that explicitly incorporate or ignore the systematic and limited exposure to alternatives. By simulating real-world biases, we demonstrate that ignoring systematic presentations results in overestimation of promoted options and underestimation of censored alternatives. Simply conditioning on the limited exposure is a remedy for these biases.