Справедливые рекомендации: преодолевая неравенство на двусторонних рынках

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что обеспечение справедливости в рекомендательных системах для платформ, объединяющих разные группы пользователей, требует учета их индивидуальных предпочтений и бизнес-целей.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

При увеличении требований к справедливости распределения ресурсов между производителями и потребителями, наблюдается снижение общей полезности для потребителей, особенно при больших объемах данных и более строгих критериях справедливости, что указывает на неизбежный компромисс между эффективностью и равноправием.

Работа демонстрирует, что простые подходы к обеспечению справедливости не применимы к сложным сценариям с разнородными пользователями и многопредметными рекомендациями.

Несмотря на растущий интерес к справедливым рекомендациям в двухсторонних рынках, существующие подходы часто игнорируют сложность реальных платформ с неоднородными пользователями и поставщиками. В работе ‘Equity by Design: Fairness-Driven Recommendation in Heterogeneous Two-Sided Markets’ предложена формализация справедливости, учитывающая различные предпочтения пользователей, ценность каталогов поставщиков и бизнес-ограничения, расширяющая существующие методы для дискретных многоэлементных рекомендаций. Показано, что концепция «бесплатной справедливости» не переносится на многоэлементные сценарии, а умеренные ограничения справедливости могут даже улучшить бизнес-метрики за счет диверсификации показов. Не приведет ли учет гетерогенности и справедливости к созданию более устойчивых и эффективных рыночных платформ в долгосрочной перспективе?

Двусторонние рынки: Эхо системной предсказуемости

Современные цифровые платформы функционируют как сложные экосистемы, известные как “двусторонние рынки”. В отличие от традиционных моделей, где взаимодействие происходит линейно между поставщиком и потребителем, здесь ключевым элементом является непосредственная связь между двумя группами пользователей — потребителями и производителями. Эта взаимосвязь создает уникальную динамику, где ценность платформы для одной стороны напрямую зависит от участия другой. Например, чем больше производителей предлагают свои товары или услуги, тем привлекательнее платформа для потребителей, и наоборот. Успех таких платформ, как маркетплейсы, сервисы такси или платформы для фриланса, обусловлен способностью эффективно координировать эти две стороны, обеспечивая их взаимодействие и максимизируя общую ценность для всех участников экосистемы. Сложность заключается в поддержании баланса и обеспечении справедливого распределения выгод между всеми сторонами, что требует разработки специальных алгоритмов и механизмов управления.

Традиционные системы рекомендаций, ориентированные на максимальную полезность для потребителя, зачастую игнорируют справедливое распределение внимания к производителям контента. Данный подход, стремящийся к повышению релевантности предлагаемого материала, может приводить к ситуации, когда менее популярные, но потенциально интересные продукты остаются незамеченными. Исследования показывают, что введение ограничений, направленных на обеспечение справедливости и равномерного представления контента, может приводить к снижению общей полезности системы для потребителя на 15-25% при отображении первых десяти рекомендаций (k=10). Это подчеркивает сложность балансировки между оптимизацией потребительского опыта и поддержанием здоровой экосистемы для создателей контента на цифровых платформах.

Наблюдается снижение релевантности производителя в зависимости от группы потребителей для каждого набора данных.

Справедливость в рекомендациях: От принципов к практике

Для решения проблемы неравенства между производителями (продавцами) в рекомендательных системах, в алгоритмы внедряются “ограничения справедливости” (Fairness Constraints). Эти ограничения обеспечивают минимальную видимость товаров или контента от каждого производителя в выдаче рекомендаций. Реализация таких ограничений предполагает, что каждый производитель гарантированно получит определенный минимальный уровень показов или включений в рекомендации, независимо от популярности его товаров или контента. Это позволяет избежать ситуации, когда небольшое количество популярных производителей доминирует в выдаче, а менее известные производители остаются незамеченными. Эффективность реализации данных ограничений напрямую зависит от конкретного алгоритма и используемых метрик справедливости.

Концепция “справедливости для производителей” в рекомендательных системах выходит за рамки простого обеспечения минимальной видимости их контента. Она учитывает разнообразие мотиваций участников рынка — как производителей, так и потребителей — и сложность распределения ресурсов и вознаграждений. В отличие от подходов, ориентированных исключительно на увеличение общего объема просмотров, справедливость для производителей требует анализа индивидуальных целей каждого участника, таких как максимизация дохода, поддержание репутации или достижение конкретных бизнес-показателей. Это приводит к более сложным задачам оптимизации, поскольку необходимо балансировать интересы различных сторон и учитывать динамику их взаимодействия в рамках платформы.

Внедрение ограничений справедливости в алгоритмы рекомендаций сопряжено со значительными сложностями оптимизации, особенно в системах с большим дисбалансом между количеством потребителей и производителей. Практические результаты показывают, что достижение релевантности, оцениваемой метрикой Precision@10, варьируется от 0.35 до 0.6 на различных наборах данных при использовании двухвышной модели рекомендаций. Данный диапазон указывает на существенные трудности в поддержании высокой точности рекомендаций при одновременном обеспечении справедливости в представлении контента от различных производителей.

Анализ распределения производителей на Amazon Reviews показывает, что изменение уровня справедливости γ и порогового значения GMV θ существенно влияет на количество производителей, получающих какие-либо распределения (черные ячейки указывают на отсутствие распределений).

Продвинутая оптимизация: В поисках равновесия

Методы ‘мягких ограничений’ на основе градиентного спуска (Soft-Constrained Gradient) и ‘дополненной функции Лагранжа’ (Augmented Lagrangian) представляют собой эффективные подходы к решению задач оптимизации с ограничениями, возникающих в системах рекомендаций. В отличие от строгих ограничений, требующих их безусловного выполнения, эти методы вводят штрафы за нарушение ограничений, позволяя оптимизатору находить решения, приближающиеся к оптимальным с точки зрения как целевой функции, так и заданных ограничений. Алгоритм ‘дополненной функции Лагранжа’ часто демонстрирует более быструю сходимость благодаря введению штрафного члена и вспомогательной переменной, улучшающих свойства целевой функции. Применение этих методов позволяет эффективно интегрировать различные типы ограничений, например, касающиеся разнообразия рекомендаций или обеспечения справедливости, непосредственно в процесс оптимизации модели.

Методы оптимизации с ограничениями, такие как ‘Soft-Constrained Gradient’ и ‘Augmented Lagrangian’, позволяют включать критерии справедливости в процесс обучения рекомендательных систем в виде ‘мягких штрафов’. Вместо жестких ограничений, которые могут существенно снизить полезность рекомендаций, применяются штрафные функции, пропорциональные отклонению от желаемого уровня справедливости. Это позволяет находить компромисс между максимизацией полезности (например, кликабельности или конверсии) и обеспечением равных возможностей для различных групп пользователей или элементов. Величина штрафа регулирует степень приоритета справедливости, позволяя настраивать баланс между этими двумя целями в процессе оптимизации. Такой подход обеспечивает более гибкое и контролируемое управление справедливостью в рекомендательных системах.

При разработке систем рекомендаций для двухсторонних рынков выбор между стратегиями рекомендации одного элемента и множества элементов имеет решающее значение. Рекомендация множества элементов лучше учитывает гетерогенность, присущую таким рынкам, поскольку позволяет представить пользователю более широкий спектр предложений, соответствующих его интересам и интересам поставщиков. В рамках оценки эффективности, метрика Recall@10, достигнутая двухвышной моделью рекомендаций, варьируется от 0.20 до 0.40 на различных наборах данных, что демонстрирует возможность достижения приемлемого уровня точности при использовании данной архитектуры.

На наборе данных Amazon Reviews при [latex]\gamma=0.5[/latex], [latex]\alpha=0.95[/latex] и [latex]k=10[/latex], методы AugLag и SCGrad демонстрируют снижение доли потребителей с некорректными распределениями и производителей, не достигающих требуемого уровня полезности. — На наборе данных Amazon Reviews при $\gamma=0.5$ , $\alpha=0.95$ и $k=10$ , методы AugLag и SCGrad демонстрируют снижение доли потребителей с некорректными распределениями и производителей, не достигающих требуемого уровня полезности.

Влияние на устойчивость платформы: Эхосистемный взгляд

Традиционные системы рекомендаций, ориентированные исключительно на повышение вовлеченности потребителей, зачастую создают неустойчивые условия для производителей контента. Стремление к максимальному удержанию внимания аудитории приводит к тому, что небольшое количество популярных создателей доминирует в рекомендациях, в то время как работы менее известных авторов остаются незамеченными. Этот дисбаланс приводит к снижению мотивации у производителей, уменьшению разнообразия контента и, в конечном итоге, к ослаблению всей платформы. Подобная модель, хоть и эффективна в краткосрочной перспективе для увеличения пользовательской активности, подрывает долгосрочную жизнеспособность экосистемы, лишая ее новых идей и творческого потенциала.

Исследования показывают, что применение принципов справедливости в рекомендательных системах не только положительно влияет на благосостояние производителей контента, но и способствует долгосрочной стабильности платформы. Обеспечение более равномерного распределения возможностей между различными группами поставщиков контента приводит к увеличению разнообразия предлагаемого материала и, как следствие, к поддержанию более высокой вовлеченности аудитории. При этом, оптимизация рекомендаций с учетом принципов справедливости может приводить к снижению общей полезности системы для пользователей в пределах 15-25%, что требует взвешенного подхода к внедрению подобных механизмов и поиска компромисса между справедливостью и эффективностью.

Разработанные методики открывают путь к созданию более устойчивых и справедливых двухсторонних рынков, обеспечивая взаимную выгоду для всех участников. В основе подхода лежит оптимизация условной ценности в риске (CVaR), позволяющая эффективно снижать дисперсию на уровне групп производителей контента. Данный метод позволяет не только гарантировать более равномерное распределение возможностей для продвижения, но и повышает общую стабильность платформы, предотвращая доминирование отдельных игроков и стимулируя разнообразие предложения. В результате, создается экосистема, в которой все заинтересованные стороны получают справедливую долю преимуществ, что способствует долгосрочному развитию и устойчивости рынка.

Моделирование показывает, что скорость продаж напрямую зависит от уровня справедливости производителя γ и оптимизируется при использовании целевых функций, учитывающих как среднюю, так и условную ценность при риске (CVaR) потребительской полезности.

В представленной работе явно прослеживается закономерность, что стремление к справедливости в рекомендательных системах, особенно в сложных двухсторонних рынках, не может быть сведено к простым алгоритмическим решениям. Авторы убедительно демонстрируют, что гетерогенность предпочтений потребителей и структур распределения ресурсов требует более тонкого подхода. Кен Томпсон однажды заметил: «В идеальном решении не остаётся места для людей». Эта фраза как нельзя лучше иллюстрирует суть исследования — попытка создать абсолютно справедливую систему, игнорирующая разнообразие и контекст, обречена на провал. Игнорирование гетерогенности, как показано в статье, ведёт к тому, что решения, кажущиеся справедливыми на первый взгляд, не учитывают реальные потребности и ограничения различных групп пользователей.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что справедливость в рекомендательных системах двусторонних рынков — не просто вопрос алгоритмической коррекции, но отражение глубинной неоднородности предпочтений, структур распределения и, что особенно важно, коммерческих целей. Стремление к “свободной справедливости” оказывается иллюзией, не выдерживающей столкновения с реальностью многокомпонентных рынков. Масштабируемость, как часто бывает, — всего лишь слово, которым мы оправдываем усложнение.

Вместо поиска универсальных решений, будущее исследований, вероятно, лежит в признании неотъемлемой неразрешимости конфликта между эффективностью и справедливостью. Оптимизация всего приводит к потере гибкости. Более продуктивным представляется разработка инструментов, позволяющих осознанно балансировать эти противоречия, учитывая специфику каждого рынка и его участников. Идеальная архитектура — миф, необходимый, чтобы мы не сошли с ума, но строить системы нужно, помня, что каждое архитектурное решение — это пророчество о будущей поломке.

Экосистемы, а не инструменты. Системы не строятся, они вырастают. Понимание этого требует смещения фокуса с технических метрик на изучение динамики взаимодействия, адаптации и эволюции двусторонних рынков. И, возможно, признания того, что полное искоренение несправедливости — недостижимая цель, а задача исследователя — минимизировать её последствия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10739.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-12 11:44