Trustworthy Recommender Systems

要約

レコメンダー システム (RS) は、ユーザーが大規模なカタログから興味のあるアイテムを効果的に検索できるようにすることを目的としています。
かなり長い間、研究者や専門家は正確な RS の開発に注力してきました。
近年、攻撃、システムおよびユーザーが生成するノイズ、システムのバイアスなど、RS に対する脅威の数が増加しています。
その結果、RS の精度に厳密に焦点を当てることには限界があり、研究では信頼性などの他の重要な要素を考慮する必要があることが明らかになりました。
エンドユーザーにとって、信頼できる RS (TRS) は、正確であるだけでなく、透明性、公平性、公正性が高く、ノイズや攻撃に対して堅牢である必要があります。
これらの観察は実際に、精度重視の RS から TRS へという RS に関する研究のパラダイム シフトにつながりました。
しかし、研究者には、この新規かつ急速に発展している TRS 分野における文献の体系的な概要と議論が不足しています。
この目的を達成するために、この文書では、TRS の動機と基本概念の説明、TRS 構築における課題の提示、およびこの分野の将来の方向性についての展望を含む、TRS の概要を提供します。
また、TRS の構築をサポートする新しい概念フレームワークも提供します。

要約(オリジナル)

Recommender systems (RSs) aim to help users to effectively retrieve items of their interests from a large catalogue. For a quite long period of time, researchers and practitioners have been focusing on developing accurate RSs. Recent years have witnessed an increasing number of threats to RSs, coming from attacks, system and user generated noise, system bias. As a result, it has become clear that a strict focus on RS accuracy is limited and the research must consider other important factors, e.g., trustworthiness. For end users, a trustworthy RS (TRS) should not only be accurate, but also transparent, unbiased and fair as well as robust to noise or attacks. These observations actually led to a paradigm shift of the research on RSs: from accuracy-oriented RSs to TRSs. However, researchers lack a systematic overview and discussion of the literature in this novel and fast developing field of TRSs. To this end, in this paper, we provide an overview of TRSs, including a discussion of the motivation and basic concepts of TRSs, a presentation of the challenges in building TRSs, and a perspective on the future directions in this area. We also provide a novel conceptual framework to support the construction of TRSs.

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