去中心化（传统）用户：推荐系统的多利益相关者评估
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2025-04-23 v2 机器学习
摘要
多利益相关者推荐系统是指不仅考虑接收推荐的终端用户，还要考虑多个群体的影响和偏好的推荐系统。由于其复杂性，这类系统不能像更主流的推荐系统应用那样，仅通过单一利益相关者的整体效用来进行评估。在本文中，我们聚焦于多利益相关者推荐系统评估的挑战。我们关注涉及的不同方面——包括但不限于利益相关者范围（包括提供者和消费者等）、每个相关利益相关者的价值观和具体目标。我们讨论如何将理论原则转化为实际操作，提供具体案例。最后，我们概述了面向 RecSys 社区的开放研究方向。我们旨在为研究人员和实践者提供指导，帮助其在设计、开发和研究具有多利益相关者特征的应用时，纳入这些复杂且取决于具体情境的问题。
引用
@article{arxiv.2501.05170,
title = {De-centering the (Traditional) User: Multistakeholder Evaluation of Recommender Systems},
author = {Robin Burke and Gediminas Adomavicius and Toine Bogers and Tommaso Di Noia and Dominik Kowald and Julia Neidhardt and Özlem Özgöbek and Maria Soledad Pera and Nava Tintarev and Jürgen Ziegler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05170},
year = {2025}
}
备注
Preprint in revision at Elsevier, "Re-centering the User in Recommender System Research" special issue of the International Journal of Human-Computer Studies (IJHCS)