Trustworthy Recommendation System 논문을 읽고,

• 논문 링크: https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3627826
• 기술내용X. 현재 RecSys의 위치에 대한 내용
  
  
  
  

TRS란 무엇일까

• RS(Recommendation System; 추천시스템)의 목표는 대규모 데이터에서 유저가 흥미로워할 만한 항목을 효과적으로 검색하도록 돕는 것이다.
• 문제: 다양한 유형의 노이즈와 편향으로 인해 RS가 왜곡되는 위험이 증가한다.
  • 지적: 현재 RS는 정확성에 too much 포커싱 되어 있다는 것.
    • 지금 중요한 건 추천시스템 모델의 '신뢰성'!
      * TRS의 정확성은 기본으로 깔고가되, 투명성 + 편향되지 않고 공정 + robust해야한다.

(ex)검증된 뉴스만 최종 사용자에게 추천하는 것

TRS는 어떤 추천시스템인가?

아래의 특징을 가진 추천시스템이라고 할 수 있겠다.

• Robustness(견고성)

  • Noise, Fake input을 견뎌낼 수 있는 내결함성
  • ex) 진정한 선호도가 아닌 의도를 갖고 행동하는 유저가 남긴 로그

• Fairness(공정성)

  • 추천 결과에 존재할 수 있는 특정 그룹에 대한 가능한 편견 제거

• Transparency(투명성)

  • "블랙박스" X
  • 금융 및 의료 분야와 같은 분야에서 잠재적 위험 감축

• Explainability(설명 가능성)

  • 추천 결과가 어떤 메커니즘으로, 왜 그렇게 생성되는지 설명 가능

• Privacy and security(개인정보 보호 및 보안)