1. L'aspect topologique des recommandations
- Author
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Le Merrer, Erwan, Trédan, Gilles, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
- Subjects
[INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR] ,Graphes de terrain ,modèle Watts-Strogatz ,recommandation ,transparence algorithmique ,[INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI] ,biais - Abstract
Full technical report: https://arxiv.org/abs/1704.08991; International audience; La recommandation joue un rôle central dans le e-commerce et dans l'industrie du divertissement. L'intérêt croissant pour la transparence algorithmique nous motive dans cet article à observer les résultats de recommandations sous la forme d'un graphe capturant les navigations proposées dans l'espace des items. Nous argumentons qu'une telle approche en "boite noire" est utile dans le cas d'une exploration limitée à un utilisateur: nous illustrons une topologie tirée de recommandations à un utilisateur de Youtube, fournissons ses caractéristiques clés, et montrons qu'elle renseigne sur la connaissance de cet utilisateur par le système. Nous montrons ensuite que l'analyse de cette topologie d'aborder la question du \text{biais} potentiel dans ces recommandations. Nous postulons que les systèmes de recommandation produisent naturellement des topologies cohérentes, et qu'une manipulation de ces résultats par l'ajout de liens biaisés a toutes les chances de violer cette cohérence (à la manières des liens longs d'un modèle "petit monde"). Ce postulat est supporté par l'analyse d'un modèle génératif basé sur les kNN et par l'exploitation du crawl Youtube, en ciblant la prédiction de liens "Recommandé pour vous" (i.e., biaisés ou non par Youtube).
- Published
- 2017