16、探索说服策略在促进公平音乐推荐中的效果

探索说服策略在促进公平音乐推荐中的效果

1. 引言

在当今数字化时代，推荐系统已成为日常生活中不可或缺的一部分。以音乐推荐为例，像 Spotify 和 YouTube Music 这样的平台，为用户提供了便捷的音乐发现方式，也让新艺术家有机会接触到更多听众。然而，音乐行业呈现出“超级巨星经济”的特征，极少数艺术家占据了绝大部分的收入份额。知名艺术家凭借高端的音乐制作设备和强大的营销策略，获得了更多的关注和曝光，而新艺术家则面临着难以将音乐变现的困境。

推荐系统也存在流行度偏差问题。其算法基于用户评分和消费数据，热门歌曲被更多地收听和评分，形成了一个反馈循环，导致它们获得更多的曝光；而不太受欢迎的歌曲则很少被推荐，进一步加剧了“超级巨星效应”。大多数推荐系统主要侧重于最大化终端用户的满意度，但系统中还存在其他利益相关者，如音乐平台上的艺术家。公平的推荐系统旨在通过开发新算法来纠正这种流行度偏差，以支持推荐的意外性和多样性。

不过，公平推荐系统面临的一个重大挑战是在为艺术家提供公平曝光的同时保持用户的满意度。研究表明，当音乐推荐包含不太知名的艺术家时，用户满意度会显著下降。因此，有必要探索更有说服力的方法来推广新艺术家的推荐。

2. 相关研究回顾

• 公平推荐系统 ：近年来，保护推荐系统中其他利益相关者的利益受到了关注。一些研究致力于考虑不同群体的目标，以确保每个群体都能从系统中获得公平的利益或承担公平的风险。例如，有研究设计了独立于特定特征的生成模型，也有研究探索了同时考虑个性化和公平性目标的推荐方法，但这些方法在同时反映消费者和提供者的公平性目标方面存在不足。还有研究从用户角度出发，发现用