34、因果推理与推荐系统的深度融合

因果推理与推荐系统的深度融合

在推荐系统（RS）的发展进程中，因果推理正发挥着越来越重要的作用。它不仅有助于解决传统推荐系统中存在的各种问题，还能提升推荐系统的公平性、可解释性和泛化能力。本文将深入探讨因果推理在推荐系统中的多方面应用。

因果推理解决推荐系统中的不公平问题

随着对算法公平性的关注度不断提高，推荐系统被期望能够避免对特定人群的歧视。然而，传统推荐系统可能会捕捉到用户敏感信息与历史活动之间的不良关联，从而导致对用户的不当推荐。

用户特征，尤其是敏感特征（如性别、种族和年龄），可能会对推荐产生不公平的影响。在传统推荐系统的因果决策机制中，用户的历史行为（即观察到的评分）受到用户特征的因果驱动，其中包括敏感特征。这可能导致从评分中推断出的用户潜在变量捕捉到敏感信息，进而不公平地影响未来的评分预测。

为了解决这个问题，可以采用解耦用户敏感特征和用户潜在变量的方法。一种常见的策略是对抗训练，通过训练一个判别器来预测用户潜在变量中的敏感特征。在训练推荐系统时，约束推断出的用户潜在变量，使其误导判别器做出错误的敏感特征预测，从而减少用户潜在变量对敏感信息的捕捉。

以基于矩阵分解（MF）的推荐系统为例，调整后的训练目标可以表示为：
[
\mathcal{L}^{Fair} = \mathcal{L}^{Rec}(\mathbf{u} i^T \cdot \mathbf{v}_j, r {ij}) - \lambda \cdot \mathcal{L}^{cls}(f_{nn}^{cls}(\mathbf{u}_i), \mathbf{s}_i)
]
其中，(\mathcal{L}^