インシデント 168の引用情報

Description: Collaborative filtering prone to popularity bias, resulting in overrepresentation of popular items in the recommendation outputs.
推定: Facebook , LinkedIn , YouTube , Twitter Netflixが開発し提供したAIシステムで、Facebook users , LinkedIn users , YouTube users , Twitter Users Netflix usersに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
168
レポート数
2
インシデント発生日
2022-03-01
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
Popularity Bias in Collaborative Filtering-Based Multimedia Recommender Systems
arxiv.org · 2022

Introduction

Collaborative filtering (CF) is one of the most traditional but also most powerful concepts for calculating personalized recommendations [22] and is vastly used in the field of multimedia recommender systems (MMRS) [11]. Howeve…

Why AI Isn’t Providing Better Product Recommendations
unite.ai · 2022

If you’re interested in obscure things, there are two reasons why your searches for items and products are likely to be less related to your interests than those of your ‘mainstream’ peers; either you’re a monetization ‘edge case’ whose int…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください

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