[论文解读] Understanding Longitudinal Dynamics of Recommender Systems with Agent-Based Modeling and Simulation

Gediminas Adomavičius, Dietmar Jannach+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2021

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 29被引用 4

一句话总结

本文提出基于代理的建模（ABM）作为模拟推荐系统纵向动态的框架，能够分析长期效应，如流行度偏差、信任衰减和多样性丧失。通过在时间维度上模拟异构用户、物品及动态推荐引擎，该方法揭示了算法选择与反馈回路如何导致静态实验所忽略的涌现性系统现象。

ABSTRACT

Today's research in recommender systems is largely based on experimental designs that are static in a sense that they do not consider potential longitudinal effects of providing recommendations to users. In reality, however, various important and interesting phenomena only emerge or become visible over time, e.g., when a recommender system continuously reinforces the popularity of already successful artists on a music streaming site or when recommendations that aim at profit maximization lead to a loss of consumer trust in the long run. In this paper, we discuss how Agent-Based Modeling and Simulation (ABM) techniques can be used to study such important longitudinal dynamics of recommender systems. To that purpose, we provide an overview of the ABM principles, outline a simulation framework for recommender systems based on the literature, and discuss various practical research questions that can be addressed with such an ABM-based simulation framework.

研究动机与目标

• 弥补现有推荐系统研究的空白，即聚焦于静态离线评估，未能捕捉长期行为与系统性效应。
• 研究仅在长时间尺度下才显现的纵向现象，如流行度强化、推荐同质化以及用户信任下降。
• 提供一个模拟框架，建模异构用户、演化的物品目录以及动态推荐引擎，以研究系统层面的结果。
• 使研究人员能够超越短期性能指标，探索对消费者、内容提供者和平台等多方利益相关者的影响。
• 通过构建受控的纵向模拟环境，支持强化学习推荐策略的评估。

提出的方法

• 将用户建模为具有不同偏好、消费策略和反馈行为的自主异构代理。
• 将物品表示为具有生命周期、内容描述和可用时间线的动态实体，以模拟演化的目录。
• 将推荐引擎实现为代理，基于相关性预测、排序和性能评估生成推荐。
• 模拟迭代式交互：用户以概率选择模型消费推荐物品，进行评分，并可选择性提交反馈。
• 在每次交互后更新评分数据库和推荐引擎状态，同时根据建模的生命周期追踪活跃用户和物品。
• 记录系统级指标（例如，预测准确率、多样性、流行度集中度）在模拟步骤中的变化，以分析纵向趋势。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同推荐算法在多大程度上影响长期推荐中对热门物品的集中化？
• RQ2 以利润最大化为目标的推荐策略对用户信任和留存率的长期影响是什么？
• RQ3 用户反馈行为与消费策略在多大程度上塑造了物品流行度和系统多样性的演变？
• RQ4 随着时间推移，反馈回路在多大程度上强化了推荐系统中既有的流行度偏差？
• RQ5 基于ABM的模拟能否有效建模并基准强化学习推荐策略，在受控的纵向环境中？

主要发现

• 某些推荐算法家族更容易引发流行度强化与同质化，导致长期推荐中多样性降低。
• 以利润最大化为目标的策略可能因反复推荐低相关性或低质量内容，导致用户信任随时间下降。
• 纵向模拟表明，反馈回路会放大初始的流行度不平衡，使原本热门的物品随时间进一步主导推荐结果。
• ABM框架成功捕捉了诸如个性化程度下降和推荐集中度上升等涌现性系统现象。
• ABM为研究在短期研究中难以观察到的长期动态，提供了场实验和离线评估的可行替代方案。
• 该框架可扩展用于建模多利益相关方环境，包括社交影响和内容提供者激励，以研究更广泛的系统性影响。