对话式搜索中的偏差：个性化知识图谱的双刃剑
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2020-10-21 v1
摘要
对话式 AI 系统正被用于个人设备，为用户提供高度个性化的内容。个性化知识图谱（PKG）是近期提出的以结构化形式存储用户信息并使其回答迎合用户偏好的方法之一。然而，个性化容易放大偏差并助长回声室现象。在本文中，我们讨论对话式搜索系统中不同类型的偏差，重点强调与 PKG 相关的偏差。我们回顾文献中已有的偏差定义：人群偏差、算法偏差以及两者的结合，并进一步提出针对对话式搜索系统应对这些偏差的不同策略。最后，我们讨论测量偏差和评估用户满意度的方法。
引用
@article{arxiv.2010.10409,
title = {Bias in Conversational Search: The Double-Edged Sword of the Personalized Knowledge Graph},
author = {Emma J. Gerritse and Faegheh Hasibi and Arjen P. de Vries},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10409},
year = {2020}
}