СМЕЩЕНИЯ В МУЗЫКАЛЬНЫХ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ: ОБЗОР, ФОРМАЛИЗАЦИЯ, КЛАССИФИКАЦИЯ И МЕТОДЫ ДЕБАЙСИНГА

Сеняткин Никита Станиславович

Статья посвящена систематизации смещений, возникающих в рекомендательных системах, особый упор сделан на домен музыкальных рекомендательных систем. В работе предлагается единая таксономия, учитывающая как общие для рекомендательных алгоритмов искажения, так и доменные особенности музыкальной индустрии. Сформулирована исследовательская задача - объединить разрозненные знания о смещениях в данных, алгоритмах и социальном контексте в структурированную модель. В работе представлены ключевые типы искажений, включая популярностные, экспозиционные и позиционные смещения, а также жанровые, культурные, гендерные и лейбловые перекосы, усиленные эффектами обратной связи и характером повторного потребления. Описаны и структурированы метрики, позволяющие формализовать эти явления: показатели популярности и разнообразия, метрики экспозиции, справедливости и усиления смещений. Систематизированы методы смягчения смещений на этапах подготовки данных, обучения моделей и переранжирования выдачи. Показано, что в музыкальном домене классические подходы требуют адаптации из-за высокой повторяемости потребления, влияния плейлистов и асимметрии между артистами. Полученные результаты формируют основу для разработки справедливых музыкальных рекомендаций и определяют направления дальнейших исследований, связанных с метриками, датасетами и учетом интересов разных сторон экосистемы.

Ключевые слова:рекомендательные системы; обзор; музыкальные сервисы; музыкальные рекомендательные системы; смещения данных; машинное обучение; специфичные смещения; дебайсинг.