论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.15363

该论文从一个全新的视角——因果关系的角度来探讨推荐系统中的流行度偏差问题。该文章指出，流行度偏差存在于因果图中物品节点对排名分数的直接影响之中，也就是说物品的内在属性是错误地赋予某些物品过高排名分数的原因。文章认为为了纠正这种偏差，有必要考虑一个反事实的问题，即如果推荐模型只输入物品相关信息，那么它的排名分数将是多少。为此，该论文用因果图来描述推荐过程中的重要因果关系，在模型训练过程中，论文采行多任务学习的方式，建模每一项因果关系对于推荐得分的贡献，并在模型测试过程中采用反事实推理的方法来消除流行度对于推荐的影响。

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