Decoupled Recommender Systems: Exploring Alternative Recommender Ecosystem Designs

要約

推奨エコシステムは、研究の新たな主題です。
このような研究では、アルゴリズム、推奨消費者、およびアイテムプロバイダーの特性が、システムのダイナミクスと長期的な結果にどのように影響するかを調べます。
この一連の研究でまだ広く調査されていない建築の可能性の1つは、提供するプラットフォームから推奨アルゴリズムが分離される構成の結果です。
これは、「フレンドリーな近隣アルゴリズムストア」または「ミドルウェア」モデルと呼ばれることもあります。
このようなアーキテクチャが、消費者、プロバイダー、推奨プラットフォーム間でユーティリティのさまざまな分配を提供する方法に特に興味があります。
この論文では、アルゴリズムの選択を組み込んだ推奨エコシステムのモデルを作成し、そのような設計の結果を調べます。

要約(オリジナル)

Recommender ecosystems are an emerging subject of research. Such research examines how the characteristics of algorithms, recommendation consumers, and item providers influence system dynamics and long-term outcomes. One architectural possibility that has not yet been widely explored in this line of research is the consequences of a configuration in which recommendation algorithms are decoupled from the platforms they serve. This is sometimes called ‘the friendly neighborhood algorithm store’ or ‘middleware’ model. We are particularly interested in how such architectures might offer a range of different distributions of utility across consumers, providers, and recommendation platforms. In this paper, we create a model of a recommendation ecosystem that incorporates algorithm choice and examine the outcomes of such a design.

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