?作者?|?張景森

學(xué)校?|?中國人民大學(xué)信息學(xué)院碩士

文章來源?|?RUC AI Box

引言

推薦系統(tǒng)作為解決信息過載的一種重要手段，已經(jīng)在不同的應(yīng)用場景下取得了不錯的效果。近些年來關(guān)于推薦系統(tǒng)的研究主要集中在如何設(shè)計更好的模型來適應(yīng)用戶行為數(shù)據(jù)，進而提升推薦質(zhì)量。然而，由于用戶行為數(shù)據(jù)是觀察所得(Observational)而不是實驗所得(Experimental)[1]，因此會存在各種偏差，如用戶對物品的選擇偏差、系統(tǒng)對物品的曝光偏差等，直接拿模型擬合數(shù)據(jù)而忽視偏差會導(dǎo)致性能欠佳，在一定程度上也損害了用戶對推薦系統(tǒng)的體驗和信任，因此，去除推薦系統(tǒng)偏差已經(jīng)成為推薦系統(tǒng)領(lǐng)域研究的一個新方向。

隨著近些年因果推斷(Causal Inference)的興起，傾向分數(shù)(Propensity Score)、反事實(Counterfactual)思想以及去除混淆因子(Confounder)等手段在此領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用，為推薦系統(tǒng)去偏提供了一些思路。本文主要介紹推薦系統(tǒng)去偏的研究進展情況，包括各種偏差及解決思路概括和對近幾年各大會議錄用的部分該領(lǐng)域文章的解讀。

推薦系統(tǒng)偏差分類

1. Selection Bias

選擇偏差主要來自用戶的顯式反饋，如對物品的評分。由于用戶傾向于對自己感興趣的物品打分，很少對自己很少對自己不感興趣的物品打分，造成了數(shù)據(jù)非隨機缺失(Missing Not At Random, MNAR)問題，觀察到的評分并不是所有評分的代表性樣本，于是產(chǎn)生了選擇偏差。

解決：數(shù)據(jù)填充(Data Imputation)；傾向分數(shù)等。

2. Conformity Bias

一致性偏差是說，用戶對物品的評分受用戶所在的群體影響，與群體里的其他用戶的評分趨于一致，即使這個評分與自己的感受不相符。這導(dǎo)致用戶的評分并不總是能反應(yīng)該用戶的真實偏好。

解決：對社會群體或流行度效應(yīng)進行建模等。

3. Exposure Bias

曝光偏差主要來自用戶的隱式反饋，如點擊。用戶只能看到一部分系統(tǒng)曝光的物品，并作出點擊等反應(yīng)。但是數(shù)據(jù)中不包含的交互并不一定代表用戶不喜歡，還有可能是用戶不知道該物品。

解決：啟發(fā)性置信權(quán)重；采樣(Sampling)等

4. Position Bias

位置偏差是指，用戶傾向于與推薦列表頂部的物品產(chǎn)生交互（點擊、購買等），盡管這些物品可能是不相關(guān)的或不是最符合偏好的。這導(dǎo)致交互的物品可能并沒有很高的相關(guān)性。

解決：點擊模型(Click models)；傾向分數(shù)等

5. Popularity Bias

推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)存在長尾現(xiàn)象，少部分流行度高的物品占據(jù)了大多數(shù)的交互。推薦模型基于這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練時，通常給流行度高的物品高分，給流行度低的物品低分，這就導(dǎo)致流行度高的物品更頻繁地出現(xiàn)在數(shù)據(jù)中。流行度偏差會降低推薦系統(tǒng)的個性化水平，并導(dǎo)致推薦結(jié)果的不公平。

解決：正則化(Regularization)；對抗學(xué)習(xí)(Adversarial learning)；因果圖(Causal graph)等

6. Unfairness

不公平是指系統(tǒng)不公平地對待某些個人或群體，而偏袒其他用戶。如在有些崗位推薦系統(tǒng)中，相比于男性而言，女性可能會更少地被推薦高薪或職業(yè)指導(dǎo)服務(wù)等廣告，造成了性別不公平。

解決：再平衡(Rebalancing)；正則化；對抗學(xué)習(xí)；因果建模(Causal modeling)等

7. Feedback Loop Amplifies Biases

真實的推薦系統(tǒng)通常會形成一個惡性循環(huán)，從而擴大各種偏差。以流行度偏差為例，推薦系統(tǒng)的反饋回路會導(dǎo)致流行度高的物品更加流行，而流行度低的物品變得更不受歡迎，這種效應(yīng)會降低推薦結(jié)果的多樣性，導(dǎo)致用戶的同質(zhì)化。

解決：通過收集隨機數(shù)據(jù)或強化學(xué)習(xí)等方式打破循環(huán)。

8. Inductive Bias

并不是所有的偏差都是有害的。歸納偏差指通過作出一系列假設(shè)，使得模型能更好地學(xué)習(xí)目標函數(shù)進而完成推薦任務(wù)。很多假設(shè)對推薦模型效果提升都是有幫助的，如MF算法將用戶和物品的交互估算成二者向量的內(nèi)積。

研究進展

1. Recommendations as Treatments: Debiasing Learning and Evaluation (ICML2016)

關(guān)鍵詞：Selection bias

較為經(jīng)典的一篇提出利用逆傾向分數(shù)(Inverse Propensity Score, IPS)處理選擇偏差的文章。傾向分數(shù)可以看作是每個數(shù)據(jù)被觀察到的概率。本文從因果推斷的角度看待推薦問題，認為在推薦系統(tǒng)中給用戶曝光某個商品類似于在醫(yī)學(xué)中給病人施加某種治療方式。這兩個任務(wù)的共同點是，只知道少數(shù)病人(用戶)對少數(shù)治療方式(物品)的反應(yīng)，而大多數(shù)的病人-治療(用戶-物品)對的結(jié)果是觀察不到的。

文章首先點明理想的評測方法，即在所有的用戶-物品對都可以觀察到時的標準評測指標：

其次，提出使用逆傾向分數(shù)對觀察數(shù)據(jù)加權(quán)，構(gòu)建一個對理想評測指標的無偏估計器，IPS Estimator：

此外，文章還介紹了預(yù)測傾向分數(shù)的兩種方法(樸素貝葉斯、邏輯回歸)，并提出了一個基于傾向分數(shù)的矩陣分解模型(MF-IPS)用于推薦任務(wù)。分別在半合成的數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上進行實驗證明了IPSEstimator是對理想評測指標的無偏估計和MF-IPS模型效果優(yōu)于傳統(tǒng)的矩陣分解算法，達到了去除選擇偏差的目的。

2. Doubly robust joint learning for recommendation on data missing not at random (ICML2019）

? 關(guān)鍵詞：Selection bias

處理選擇偏差的兩類方法——數(shù)據(jù)填充和傾向分數(shù)都有一定的局限性：基于數(shù)據(jù)填充的方法由于不能準確預(yù)測數(shù)據(jù)，會導(dǎo)致偏差的產(chǎn)生；由于傾向分數(shù)難以被準確地估計，因此基于傾向分數(shù)的方法會受較大方差的影響。

為了消除這兩點限制，本文提出利用以上兩種方法結(jié)合的雙重魯棒的方式構(gòu)建無偏估計器(DR Estimator)，實現(xiàn)只要兩種方法之一是準確的，則DR estimator就是無偏的目的。給出數(shù)據(jù)填充的推斷誤差和和學(xué)習(xí)到的傾向分數(shù),基于DR estimator的目標函數(shù)定義為：

在使用DR estimator進行推薦學(xué)習(xí)時，需要避免數(shù)據(jù)填充模型引入的推斷誤差損害推薦模型的訓(xùn)練，本文設(shè)計了一個泛化邊界來分析此問題，觀察誤差是如何影響使用DR estimator的預(yù)測模型的準確率的。為了實現(xiàn)效果保證，基于DRestimator，又提出了一種聯(lián)合學(xué)習(xí)方式，即在最小化訓(xùn)練損失以提高模型預(yù)測準確率的同時也要學(xué)習(xí)填充模型的參數(shù)。四個真實數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了這種雙重魯棒估計器和聯(lián)合學(xué)習(xí)方式的效果。

3. Asymmetric Tri-training for Debiasing Missing-Not-At-Random Explicit Feedback (SIGIR2020)? ?

關(guān)鍵詞：Selection bias

基于傾向分數(shù)解決推薦系統(tǒng)選擇偏差的方法由于不能準確估算傾向分數(shù)，因此會引入較大的方差。為解決這一問題，本文受到無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)(Domain Adaptation)中的不對稱協(xié)同訓(xùn)練(Asymmetric Tri-training)框架的啟發(fā)，提出了一種基于元學(xué)習(xí)(Meta-learning)的方法去除偏差。

共分為3步：第一預(yù)訓(xùn)練，使用觀察到的評分數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練三個選好的推薦算法；第二偽標簽，隨機抽取一系列用戶-商品對，用和對這些無標簽的數(shù)據(jù)進行評分預(yù)測，如果兩個模型的預(yù)測結(jié)果足夠相似，可以使用兩個結(jié)果之一作為這一數(shù)據(jù)對的偽評分，最終可以得到一個可以信賴的偽標簽數(shù)據(jù)集；第三最終預(yù)測，在偽標簽數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型 ，由給出最后推薦結(jié)果。

本文在理論分析部分提出了一個新的與傾向分數(shù)無關(guān)的理想損失函數(shù)的上界，并且證明了所提出的元學(xué)習(xí)方法可以最小化此上界，因而傾向分數(shù)相關(guān)的限制問題有希望被解決。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了所提出的方法穩(wěn)定地提升了推薦質(zhì)量，特別是在傾向分數(shù)難以估算的場景下。

4. Unbiased Recommender Learning from Missing-Not-At-Random Implicit Feedback (WSDM2020)

關(guān)鍵詞：Exposure bias

盡管推薦系統(tǒng)中觀察到的點擊行為一定程度上可以反映用戶的偏好，但是缺失的點擊數(shù)據(jù)并不意味著一定是用戶的負面反饋，還有可能是用戶根本沒有看到這些商品(Positive-unlabeled problem)，這對從隱式反饋中預(yù)測用戶的偏好造成了困難。為了應(yīng)對以上問題并同時解決推薦系統(tǒng)存在的MNAR問題，本文首先做出假設(shè)：，即物品必須曝光給用戶且相關(guān)才會發(fā)生點擊。其次，定義了一個理想的損失函數(shù)，通過最大化相關(guān)度實現(xiàn)推薦任務(wù)。

基于傾向分數(shù)方法，本文提出了對理想損失函數(shù)的一個無偏估計器，公式中的即為傾向分數(shù)，表示物品i曝光給用戶u的概率：

文章從理論證明了當傾向分數(shù)過小時(如部分物品曝光度過低)，無偏估計器會產(chǎn)生很大的方差，因此提出通過裁剪傾向分數(shù)的方式來防止傾向分數(shù)過小，改進無偏估計器。在半合成數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的實驗證明了提出的方法超過了參與比較的模型，特別是提高了對于很少出現(xiàn)在訓(xùn)練集中的商品(曝光度低的商品)的推薦。

5. Unbiased Learning to Rank in Feeds Recommendation (WSDM2021)

關(guān)鍵詞：Position bias

不同于網(wǎng)頁搜索中用戶通常點擊位置靠前的頁面，在信息流推薦(Feeds Recommendation)中，用戶更傾向于不停下滑以查看更多的物品，如在購物網(wǎng)站持續(xù)下滑瀏覽商品。由于物品的展示信息會影響用戶的判斷，所以基于觀察到的隱式反饋數(shù)據(jù)建立的排序方法是有偏差的。除了位置偏差，本文提出在用戶瀏覽較深時，上下文偏差(Context bias)要比位置偏差更顯著，認為此時用戶與物品交互的概率是受物品展示的上下文環(huán)境影響的，當目標商品四周是相似度不高的商品時，點擊率更高。

為同時去除位置偏差和上下文偏差，即Context-awareposition bias，本文提出了一個無偏的排序?qū)W習(xí)框架，假設(shè)用戶點擊物品的概率是受檢查（Examination)、相關(guān)性(Relevance)和比較(Comparison)三個因素影響。首先定義了考慮這三個偏差因素的組合的傾向分數(shù)，然后使用基于回歸的期望最大化算法來估算傾向分數(shù)，并通過平衡檢查和排序指標對傾向分數(shù)進行了直接和間接的評估。在真實電子商務(wù)數(shù)據(jù)集上實驗證明了在位置偏差基礎(chǔ)上引入上下文偏差的優(yōu)勢。

6. Popularity-Opportunity Bias in Collaborative Filtering (WSDM2021)

關(guān)鍵詞：Popularity bias

這篇文章從理論和實驗角度證明了流行度-機會偏差(Popularity-Opportunity Bias)的存在，即當存在多個符合用戶偏好的物品時，更流行的物品相比于不流行的物品會有更大的機會被推薦(或排名更高)，這種現(xiàn)象在用戶端和物品端都是存在的。

本文設(shè)計了兩種方法來減小這類偏差：一是后處理方法(Post-processing)，即通過對物品進行流行度補償?shù)姆椒ǜ掠脩?物品偏好矩陣，目的是增大不太流行的物品的分數(shù)和排名位置，補償主要依據(jù)的原則的是，物品流行度越低，與用戶偏好越相關(guān)，得到的補償越大，且用戶間的評分差距也被考慮在內(nèi)。二是基于正則化的內(nèi)處理方法(In-processing)，通過降低物品流行度和模型輸出分數(shù)之間的關(guān)聯(lián)來減小偏差，采用用戶-物品對的預(yù)測分數(shù)和物品對應(yīng)的流行度之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(Pearson correlation coefficient)作為正則項，通過最小化正則項和推薦誤差來消除偏差：

在四個數(shù)據(jù)集上的實驗探索了在去偏效果和推薦質(zhì)量之間的權(quán)衡，并且驗證了本文方法效果優(yōu)于處理傳統(tǒng)的流行度偏差的方法。

7. CausalIntervention for Leveraging Popularity Bias in Recommendation （SIGIR2021）

關(guān)鍵詞：Popularity bias

對于推薦系統(tǒng)普遍存在的流行度偏差，大多數(shù)研究都設(shè)法消除偏差帶來的影響。然而，本文認為不是所有的流行度偏差都是有害的，如某些商品受歡迎是源于該商品的高質(zhì)量，某些服裝受歡迎是因為它符合當前的審美。因此，如果盲目的消除流行度偏差會丟失數(shù)據(jù)中的一些重要信息。

本文提出了要有效利用流行度偏差的觀點，首先從因果推斷的角度分析得出物品流行度是曝光物品和交互之間的一個混淆因子(Confounder)，其混淆效應(yīng)導(dǎo)致了流行度偏差不好的影響，因此要消除流行度對物品曝光度的影響，但是須保留流行度對交互(捕獲用戶的從眾心理)的影響，即利用流行度偏差。

其次，文章利用因果推斷中的do-calculus工具提出了名為Popularity-bias Deconfounding and Adjusting(PDA)的方法，在訓(xùn)練階段消除流行度偏差帶來的消極影響，同時在推理階段嵌入所期望的流行度偏差，達到利用偏差的目的。實驗證明了去除混淆因子的訓(xùn)練有助于發(fā)現(xiàn)用戶真實興趣，利用流行度偏差的推斷調(diào)整策略有助于提升推薦準確率。

8.FairRec:Fairness-aware News Recommendation with Decomposed Adversarial Learning（AAAI2021）

關(guān)鍵詞：Fairness

現(xiàn)有的新聞推薦模型通常從用戶的點擊行為中進行學(xué)習(xí)，有著相同敏感屬性(如性別、年齡)的用戶行為通常會有相似的模式。新聞推薦系統(tǒng)捕獲這種模式可能會在推薦結(jié)果中引入與敏感屬性相關(guān)的偏差，比如大多數(shù)男性會點擊體育新聞，于是總是推薦體育新聞給男性用戶，導(dǎo)致用戶不能接收多種新聞信息的不公平現(xiàn)象。

為了消除敏感屬性帶來的偏差，本文提出考慮公平的新聞推薦算法。首先，將用戶興趣模型分解成兩部分，一部分用來學(xué)習(xí)有偏差的用戶向量(Bias-aware user embedding)以此捕獲敏感用戶屬性的偏差信息，利用屬性預(yù)測任務(wù)來增強對偏差建模的能力；另一部分學(xué)習(xí)無偏差的用戶向量(Bias-free user embedding)，只對敏感屬性之外的用戶信息進行編碼，使用屬性判別器通過對抗學(xué)習(xí)的方式移除偏差信息。其次，提出了正交性正則化方法使得無偏差用戶向量盡可能正交于有偏差用戶向量，達到更好區(qū)分二者的目的。最后，基于無偏差的用戶向量進行新聞推薦任務(wù)，達到了不錯的效果。

9.Debiasing Career Recommendations with Neural Fair CollaborativeFiltering（WWW2021）

關(guān)鍵詞：Fairness

越來越多的人類互動行為在社交媒體平臺被數(shù)字化，并受到?jīng)Q策算法的約束，確保這些算法的公平性是非常重要的，本文研究發(fā)現(xiàn)基于社交媒體數(shù)據(jù)訓(xùn)練的協(xié)同過濾推薦算法具有一定的性別偏差。文章提出了一個神經(jīng)公平協(xié)同過濾框架(Neural fair collaborative filtering, NFCF)，來消除在推薦與職業(yè)相關(guān)的敏感事物(如工作崗位、大學(xué)專業(yè))時的性別偏差。

首先，在大量涉及非敏感物品的隱式反饋數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決敏感數(shù)據(jù)稀疏問題(如用戶通常只有一到兩個專業(yè)或崗位)。然后，采用前人工作中常用的去除詞向量偏差的方法減小上一步學(xué)習(xí)到的用戶向量的偏差。最后，使用敏感數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行細調(diào)(Fine-tuning)，并在目標函數(shù)上添加公平性懲罰項，達到敏感物品推薦的目的。

本文共做了兩種偏差糾正，一個是非敏感物品對輸入向量帶來的偏差，另一個是敏感物品對預(yù)測輸出帶來的偏差。在既包含敏感信息又包含非敏感信息的數(shù)據(jù)集上實驗證明了兩種偏差干預(yù)對于公平性推薦都是重要的。

10.AutoDebias:Learning to Debias for Recommendation (SIGIR2021)

關(guān)鍵詞：Mixed bias

現(xiàn)有的大多數(shù)研究推薦系統(tǒng)去偏的工作如傾向分數(shù)法、數(shù)據(jù)填充法都專注于某一種或兩種特定的偏差，缺乏考慮數(shù)據(jù)中混合偏差甚至未知偏差的普適能力。

針對這一問題，本文提出了一種基于元學(xué)習(xí)的普適的、自適應(yīng)調(diào)整的去偏方法。首先，建立一個通用的去偏框架，該框架先采用重加權(quán)(Re-weighting)的方法對每個訓(xùn)練集中的樣本加上特定權(quán)重，然后進一步采用了數(shù)據(jù)填充的方法處理訓(xùn)練集未覆蓋的部分，即構(gòu)造偽標簽數(shù)據(jù)，總的框架表示為：

在此框架下，將尋找最優(yōu)去偏策略的問題轉(zhuǎn)為在框架中設(shè)置合適的去偏參數(shù)的問題，由于框架中的去偏參數(shù)量巨大，直接優(yōu)化會導(dǎo)致過擬合問題，不具備泛化性能，文章用線性模型實例演示了用模型建模去偏參數(shù)的方法。由于訓(xùn)練集中缺少信號表明數(shù)據(jù)是怎樣有偏的和什么數(shù)據(jù)是無偏的，因此本文提出了基于元學(xué)習(xí)的名為AutoDebias的參數(shù)學(xué)習(xí)方式，利用另一份少量的無偏數(shù)據(jù)作為監(jiān)督信號來優(yōu)化框架中的去偏參數(shù)，解決雙層優(yōu)化(設(shè)置框架參數(shù)并且在無偏數(shù)據(jù)上取得最好效果)問題，進而實現(xiàn)自適應(yīng)的去偏。

參考文獻

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總結(jié)

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