用阴阳平衡信息感知：推荐系统中基于智能体的信息中立模型
人机交互
2024-04-09 v1 信息检索
摘要
基于偏好的推荐算法通过推荐个性化内容有效提升用户参与度，但往往导致“过滤气泡”的产生。这些气泡限制了用户交互的信息范围，无意中强化了其现有观点。以往研究集中于修改这些底层算法以解决该问题。然而，保持原始算法完整性的方法仍未充分探索。本文提出了一种基于阴阳理论的智能体信息中立模型，即AbIN。这种创新方法针对现有推荐系统中信息感知的不平衡。它旨在与这些基于偏好的系统集成，确保提供具有中立信息的推荐。我们对模型的实证评估证明了其有效性，展示了其在尊重用户偏好的同时扩展信息多样性的能力。因此，AbIN成为减轻过滤气泡对信息消费负面影响的工具。
引用
@article{arxiv.2404.04906,
title = {Balancing Information Perception with Yin-Yang: Agent-Based Information Neutrality Model for Recommendation Systems},
author = {Mengyan Wang and Yuxuan Hu and Shiqing Wu and Weihua Li and Quan Bai and Verica Rupar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04906},
year = {2024}
}