Recommender systems are typically designed to fulfill end user needs. However, in some domains the users are not the only stakeholders in the system. For instance, in a news aggregator website users, authors, magazines as well as the platform itself are potential stakeholders. Most of the collaborative filtering recommender systems suffer from popularity bias. Therefore, if the recommender system only considers users' preferences, presumably it over-represents popular providers and under-represents less popular providers. To address this issue one should consider other stakeholders in the generated ranked lists. In this paper we demonstrate that hypergraph learning has the natural capability of handling a multi-stakeholder recommendation task. A hypergraph can model high order relations between different types of objects and therefore is naturally inclined to generate recommendation lists considering multiple stakeholders. We form the recommendations in time-wise rounds and learn to adapt the weights of stakeholders to increase the coverage of low-covered stakeholders over time. The results show that the proposed approach counters popularity bias and produces fairer recommendations with respect to authors in two news datasets, at a low cost in precision.


翻译:建议者系统通常是为了满足终端用户的需要而设计的。然而,在某些领域,用户并不是系统中唯一的利益攸关方。例如,在新闻聚合网站用户、作者、杂志以及平台本身中,潜在利益攸关方是潜在的利益攸关方。大多数合作过滤建议系统都受到受欢迎偏见的影响。因此,如果推荐者系统仅考虑用户的偏好,则可能过度代表受欢迎的提供者和不太受欢迎的提供者。为了解决这一问题,我们应该在生成的排名列表中考虑其他利益攸关方。在本文中,我们证明高光学学习具有处理多方利益攸关方建议任务的自然能力。高光学可以建模不同类型对象之间的高度秩序关系,因此自然倾向于生成考虑到多个利益攸关方的建议清单。我们以时间性回合编制建议,并学会调整利益攸关方的权重,以便随着时间的推移增加低覆盖的利益攸关方的覆盖面。结果显示,拟议的方法可以消除受欢迎偏见,并在两个新闻数据集中以低廉的成本对作者提出更公平的建议。

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