基于因果推断的推荐系统去偏研究综述

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作   者：

杨新新;  刘真;  卢思博;  袁亚凡;  孙永奇; 

作者机构：

北京交通大学计算机科学与技术学院; 

关键词：

偏差;  推荐系统去偏;  因果推断;  反事实推理; 

期刊名称：

计算机学报

i s s n：

0254-4164

年卷期：

2024 年 47 卷 010 期

页   码：

2307-2332

摘   要：

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一.然而,推荐系统中存在各种各样的偏差问题,影响了对用户真实偏好的建模,制约了推荐性能的提升.近年来,因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力的支持.因果推断是一种从观测数据中识别变量之间因果关系和估计因果效应的统计学方法,通过构建和分析因果模型,帮助推荐系统识别和消除偏差,提高对用户偏好拟合的准确性.本文对基于因果推断的推荐系统去偏研究的主要工作进行了全面的综述.本文根据推荐系统的不同阶段将偏差的产生分为三个阶段;首先,概述了因果推断的原理和方法,并阐述了因果推断与推荐去偏之间的联系,为缓解偏差问题提供了思路;接着,针对每一阶段的偏差,探讨了现有的因果推断技术如何应用于推荐去偏,分类和归纳了现有的因果推荐去偏方法,并进行了详细的对比分析;最后,讨论和展望了基于因果推断的推荐系统去偏研究未来的发展趋势.