正确处理数据：推荐系统合成数据领域应从传统数据经验中汲取的教训与未来方向
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2021-10-08 v1
摘要
我们提出一个观点：推荐系统领域新兴的合成数据研究应优先“正确处理数据”。我们认为这一口号包含两方面：首先，我们不应重蹈覆辙；其次，在迈向未来时应探索合成数据所呈现的全部机遇。我们主张，对数据集设计与描述的明确关注将有助于避免以往在数据集偏差与评估方面的错误。为充分挖掘合成数据的机遇，我们指出研究者可探索新方向，例如利用数据合成通过开放数据以及使数据符合FAIR原则来支持可复现性，并推进对数据最小化的理解。
引用
@article{arxiv.2110.03275,
title = {Doing Data Right: How Lessons Learned Working with Conventional Data should Inform the Future of Synthetic Data for Recommender Systems},
author = {Manel Slokom and Martha Larson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03275},
year = {2021}
}
备注
Contribution to the SimuRec Workshop at RecSys 2021