論文の概要: SetRank: A Setwise Bayesian Approach for Collaborative Ranking from Implicit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09841v1
• Date: Sun, 23 Feb 2020 06:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 09:27:42.816686
• Title: SetRank: A Setwise Bayesian Approach for Collaborative Ranking from Implicit Feedback
• Title（参考訳）: setrank: 暗黙のフィードバックによる協調的ランキングのためのセットワイズベイズ的アプローチ
• Authors: Chao Wang, Hengshu Zhu, Chen Zhu, Chuan Qin, Hui Xiong
• Abstract要約: 提案手法は,提案システムにおける暗黙的フィードバックの特性に対応するために,協調的ランキング(SeetRank)のためのセッティングワイドベイズ的手法を提案する。 具体的には、SetRankは、新しい設定された選好比較の後方確率を最大化することを目的としている。 また、SetRankの理論解析により、余剰リスクの境界が$sqrtM/N$に比例できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.13745601531148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent development of online recommender systems has a focus on collaborative ranking from implicit feedback, such as user clicks and purchases. Different from explicit ratings, which reflect graded user preferences, the implicit feedback only generates positive and unobserved labels. While considerable efforts have been made in this direction, the well-known pairwise and listwise approaches have still been limited by various challenges. Specifically, for the pairwise approaches, the assumption of independent pairwise preference is not always held in practice. Also, the listwise approaches cannot efficiently accommodate "ties" due to the precondition of the entire list permutation. To this end, in this paper, we propose a novel setwise Bayesian approach for collaborative ranking, namely SetRank, to inherently accommodate the characteristics of implicit feedback in recommender system. Specifically, SetRank aims at maximizing the posterior probability of novel setwise preference comparisons and can be implemented with matrix factorization and neural networks. Meanwhile, we also present the theoretical analysis of SetRank to show that the bound of excess risk can be proportional to $\sqrt{M/N}$, where $M$ and $N$ are the numbers of items and users, respectively. Finally, extensive experiments on four real-world datasets clearly validate the superiority of SetRank compared with various state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 近年のオンラインレコメンデーションシステムの開発は,ユーザクリックや購入といった暗黙的なフィードバックによる協調的ランキングに注目している。 格付けされたユーザーの好みを反映した明示的な評価とは異なり、暗黙的なフィードバックはポジティブで観察できないラベルのみを生成する。 この方向にかなりの努力がなされているが、よく知られたペアワイズとリストワイズアプローチは、様々な課題によって制限されている。 具体的には、ペアワイズアプローチでは、独立なペアワイズ優先の仮定が常に成り立つとは限らない。 また、listwiseのアプローチは、リスト全体の置換の前提条件のため、"ties"を効率的に受け入れることができない。 そこで本稿では,提案システムにおいて,暗黙的フィードバックの特性を本質的に応えるための,集合的ベイズ的コラボレーティブランキング手法である setrank を提案する。 特に、setrankは、新しい集合的選好比較の後方確率を最大化することを目的としており、行列分解とニューラルネットワークを用いて実装することができる。 一方、我々は setrank の理論的分析を行い、過剰なリスクの範囲は $\sqrt{m/n}$ に比例し、そこではそれぞれ $m$ と $n$ がアイテム数とユーザ数であることを示した。 最後に、4つの実世界のデータセットに対する広範な実験は、さまざまな最先端ベースラインと比較して、SetRankの優位性を明確に証明している。

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