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fcs | 文章精要：中国科学技术大学何向南教授团队——图卷积如何放大流行度偏差？ |
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论文标题：
期刊：
作者：jiajia chen, jiancan wu, jiawei chen, xin xin, yong li, xiangnan he
发表时间：15 oct 2024
doi：
微信链接：
针对图卷积神经网络推荐模型放大流行度偏差问题，中国科学技术大学何向南教授团队撰写了研究论文：图卷积如何放大流行度偏差？
文章信息
标 题：
how graph convolutions amplify popularity bias for recommendation?
引用格式：
jiajia chen, jiancan wu, jiawei chen, xin xin, yong li, xiangnan he. how graph convolutions amplify popularity bias for recommendation?. front. comput. sci., 2024, 18(5): 185603
阅读原文：
文章概述
文章旨在提出面向图卷积神经网络推荐模型的流行度偏差干预技术。该研究基于理论分析确定了流行度偏差放大效应来源，实现了对图推荐系统中流行度偏差放大效应的控制。
技术步骤
通过理论分析，我们认为图卷积神经网络模型放大流行度偏差的原因在于：1）流行度较高的物品对邻居的影响大于流行度较低的尾部物品；2）在图卷积模型训练过程中，经过表征更新和图卷积操作后，流行的物品通常具有更高的被推荐给用户的概率。基于此，我们提出估计放大效应方法并实现对该效应的干预控制。
实验结果
大量实验结果表明，基于本文提出的流行度偏差干预技术，可有效提升模型在整体以及尾部物品的推荐准确性，并有效提升尾部物品在推荐结果中的比例，缓解了图推荐模型中的流行度偏差问题。
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