[论文解读] Multi-Stakeholder Recommendation: Applications and Challenges

Yong Zheng|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2017

Recommender Systems and Techniques参考文献 20被引用 9

一句话总结

本文将多利益相关方推荐作为传统推荐系统的一种扩展，其优化目标不仅限于终端用户，还涵盖多个参与方的效用。该文提出一个框架，整合了多利益相关方的效用、利益相关方之间的相关性以及动态情境因素，并在约会、广告、教育和旅游等领域展示了其应用，突出了建模利益相关方之间冲突利益和关系的挑战。

ABSTRACT

Recommender systems have been successfully applied to assist decision making by producing a list of item recommendations tailored to user preferences. Traditional recommender systems only focus on optimizing the utility of the end users who are the receiver of the recommendations. By contrast, multi-stakeholder recommendation attempts to generate recommendations that satisfy the needs of both the end users and other parties or stakeholders. This paper provides an overview and discussion about the multi-stakeholder recommendations from the perspective of practical applications, available data sets, corresponding research challenges and potential solutions.

研究动机与目标

• 解决传统推荐系统仅优化终端用户效用的局限性，通过在推荐过程中整合多个利益相关方。
• 识别并分析多利益相关方推荐在在线约会、广告、教育等领域的实际应用场景。
• 研究关键科研挑战，包括利益相关方效用的冲突、利益相关方之间的关系以及动态情境因素。
• 提出建模多利益相关方效用优化的方法论方向，包括基于链式预测和博弈论的方法。
• 通过调研现有数据集并提出未来研究方向，鼓励在多利益相关方推荐领域开展协作与开放研究。

提出的方法

• 提出一个框架，不仅建模终端用户的效用，还建模其他利益相关方（如广告商、教师或评分者）的效用。
• 引入“CriteriaChains”概念——一种序列预测模型，通过将预测值作为后续预测的特征，捕捉多个效用维度之间的相关性。
• 借鉴互惠推荐、多准则推荐和群体推荐的技术，以建模利益相关方之间的相互依赖关系和偏好聚合。
• 建议将情境（如与家人旅行）和情绪状态等动态因素纳入效用建模，以提升推荐的相关性。
• 提出使用博弈论和公平性优化方法，以平衡利益相关方之间的冲突效用（例如，学生偏好简单项目 vs. 教师偏好具有挑战性的项目）。
• 强调需建模利益相关方之间的关系（如学生与评分者之间的社会关系），这些关系可能对推荐产生偏见或约束。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将推荐系统扩展为不仅优化终端用户效用，还优化其他多个利益相关方的效用？
• RQ2 多利益相关方推荐在约会、广告和教育等领域的关键应用场景和实际用例是什么？
• RQ3 不同利益相关方效用之间的相关性（尤其是冲突关系）如何影响推荐质量与系统设计？
• RQ4 情境、情绪状态和时间变化等动态因素在塑造利益相关方偏好和推荐结果方面发挥什么作用？
• RQ5 如何建模利益相关方之间的关系（如社会关系、机构角色）以提升推荐的准确性和公平性？

主要发现

• 多利益相关方推荐是传统推荐系统的一个新兴但关键的扩展，其在在线约会、精准广告投放和教育项目分配等现实应用中日益重要。
• 本文指出，仅关注终端用户效用的传统系统未能考虑其他利益相关方的利益，例如广告投放中的广告商或学术环境中的教师。
• 利益相关方效用之间的相关性（如学生希望选择简单项目与教师需要具有挑战性的项目之间的冲突）需要采用高级建模技术，如基于链式预测或博弈论优化。
• 情境（如与家人旅行）和情绪状态等动态因素显著影响利益相关方的偏好，必须整合进推荐模型以提升相关性。
• 现有框架如互惠推荐和群体推荐提供了部分解决方案，但不足以应对具有非对称或冲突效用的复杂多利益相关方系统。
• 缺乏公开可用的数据集和标准化的评估协议仍是该研究领域发展的主要障碍。