التحيز في الشهرة في التوصية الديناميكية

التحيز في الشهرة هو تحدٍ قائم منذ وقت طويل في أنظمة التوصية: حيث تُوصى بالعناصر الشهيرة بشكل مفرط على حساب العناصر الأقل شهرة التي قد يكون المستخدمون مهتمين بها، مما يؤدي إلى توصية قليلة لها. يؤثر هذا التحيز سلبًا على كلٍ من المستخدمين ومقدمي العناصر، وقد بُذلت العديد من الجهود لدراسة هذا التحيز وحله. ومع ذلك، فإن معظم الأعمال الحالية تُعالج تحيز الشهرة في سياق ثابت، حيث يتم تحليل التحيز فقط لجولة واحدة من التوصية باستخدام البيانات المسجلة. هذه الأعمال لا تأخذ بعين الاعتبار الطبيعة الديناميكية لعملية التوصية في العالم الحقيقي، مما يترك عدة أسئلة بحثية هامة دون إجابة: كيف يتطور تحيز الشهرة في السيناريو الديناميكي؟ ما هي تأثيرات العوامل الفريدة في عملية التوصية الديناميكية على التحيز؟ وكيف يمكن إزالة التحيز في هذه العملية الديناميكية الطويلة الأمد؟ في هذا العمل، نحقق في تحيز الشهرة في التوصية الديناميكية ونهدف إلى معالجة هذه الفجوات البحثية. بشكل ملموس، نجري دراسة تجريبية بواسطة تجارب محاكاة لتحليل تحيز الشهرة في السيناريو الديناميكي ونقترح استراتيجية إزالة التحيز الديناميكية وطريقة جديدة لتصحيح الإيجابيات الزائفة باستخدام إشارات الإيجابيات الزائفة لإزالة التحيز، والتي تظهر أداءً فعالًا في تجارب واسعة النطاق.