PBiLoss: Popularity-Aware Regularization to Improve Fairness in Graph-Based Recommender Systems

Thu, 30 Apr 2026 07:31:29 GMT

### 저자

Mohammad Naeimi, Mostafa Haghir Chehreghani

### 💡 개요

본 논문은 그래프 기반 추천 시스템에서 발생하는 인기 항목 편향 문제를 해결하기 위해 PBiLoss라는 새로운 정규화 손실 함수를 제안합니다. PBiLoss는 모델이 인기 항목에 치우치는 경향을 직접적으로 억제하여, 덜 인기 있지만 개인화된 추천의 가능성을 높입니다. 제안된 방법은 기존 추천 모델에 쉽게 통합될 수 있으며, 정확도를 유지하면서도 추천 공정성을 크게 향상시킵니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 기존의 데이터 전처리, 최적화 과정 복잡화, 학습된 표현 내 편향 수정의 한계점을 극복하는 새로운 접근 방식을 제시했습니다.

- 모델 독립적인 PBiLoss는 LightGCN과 같은 다양한 최신 그래프 기반 추천 프레임워크에 적용 가능하여 실용성을 높입니다.

- 추천 공정성 지표(PRU, PRI)를 최대 10%까지 개선하는 동시에 추천 정확도 및 표준 지표를 유지하여 효과성을 입증했습니다.

- 다양한 인기 항목 구별 방법 및 샘플링 전략을 탐색하여 접근 방식의 유연성과 적응성을 높였습니다.

- 향후 연구에서는 PBiLoss가 다양한 유형의 편향(예: 사용자 편향)을 다루는 데 얼마나 효과적인지, 그리고 실제 대규모 시스템에서의 확장성에 대한 추가적인 검증이 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2507.19067)