Journal des citations pour l'incident 168

Description: Collaborative filtering prone to popularity bias, resulting in overrepresentation of popular items in the recommendation outputs.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Facebook , LinkedIn , YouTube , Twitter and Netflix, endommagé Facebook users , LinkedIn users , YouTube users , Twitter Users and Netflix users.

Statistiques d'incidents

ID
168
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2022-03-01
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Biais de popularité dans les systèmes de recommandation multimédia basés sur le filtrage collaboratif
arxiv.org · 2022

Introduction

Le filtrage collaboratif (CF) est l'un des concepts les plus traditionnels mais aussi les plus puissants pour calculer des recommandations personnalisées [22] et est largement utilisé dans le domaine des systèmes de recommandat…

Pourquoi l'IA ne fournit pas de meilleures recommandations de produits
unite.ai · 2022

Si vous êtes intéressé par des choses obscures, il y a deux raisons pour lesquelles vos recherches d'articles et de produits sont susceptibles d'être moins liées à vos intérêts que celles de vos pairs « traditionnels » ; soit vous êtes un «…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.