人与推荐系统的交互

许多推荐算法依赖用户数据生成推荐。然而，这些推荐也影响从未来用户获得的资料。本工作旨在理解这种动态交互的影响。我们提出一个简单模型，具有异质偏好的用户随时间到达。基于此模型，我们证明朴素估计量（即忽略此反馈循环的估计量）不一致。我们展示在存在短视主体时一致估计量是有效的。我们的结果通过大量仿真得到验证。