理解电商推荐系统中的信息茧房现象
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2020-07-07 v1 社会与信息网络
摘要
个性化推荐有助于用户高效获取感兴趣的内容。当前关于推荐系统的研究大多聚焦于基于用户兴趣将用户与合适物品进行匹配。然而，对于理解推荐如何影响用户偏好与行为（例如推荐是否及如何导致信息茧房）的努力明显不足。已有大量工作考察了在线媒体和社交网络系统中的该现象。同时，人们日益担忧推荐系统可能因物品曝光的窄化而导致用户兴趣的自我强化，这或许是信息茧房的潜在成因。本文旨在分析阿里巴巴淘宝——全球最大的电商平台之一——中的信息茧房现象。信息茧房指用户兴趣通过反复接触相似内容而得到强化的效应。基于该定义，我们分两步检验信息茧房的存在：首先，探究用户兴趣是否已被强化；其次，核查该强化是否源于相似内容的曝光。我们的评估借助了鲁棒指标，包括簇有效性与统计显著性。实验在由阿里巴巴淘宝的用户点击、购买和浏览日志构成的广泛真实数据集合上进行。证据表明用户点击行为中存在信息茧房倾向，而在用户购买行为中相对缓解。结果所得的洞见指导了真实电商系统中推荐算法的改进。
引用
@article{arxiv.2007.02474,
title = {Understanding Echo Chambers in E-commerce Recommender Systems},
author = {Yingqiang Ge and Shuya Zhao and Honglu Zhou and Changhua Pei and Fei Sun and Wenwu Ou and Yongfeng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02474},
year = {2020}
}