一种消除用户评分偏差的方法

随着电子商务重要性的日益增加，涌现出许多网站，用户可以在这些网站上表达对产品（如电影、书籍、歌曲等）的看法。这种交互可以建模为二分图，其中从用户指向产品的有向边的权重表示用户给予该产品的评分。这些图被用于推荐系统和发现最可靠（受信任）的产品。对于这些应用，捕捉用户在对产品评分时的偏差至关重要。用户具有固有偏差——许多用户总是给予高评分，而许多其他用户则总是评分很低。在阅读产品评论时，了解评论者的偏差是必要的。同样重要的是，在为对象分配排名时补偿这种偏差。在本文中，我们提出了一种算法来捕捉用户的偏差，然后抑制该偏差以计算产品应得的真实评分。实验表明，我们的系统在捕捉用户偏差并随后计算产品真实评分方面是高效且有效的。