論文の概要: Evolving Context-Aware Recommender Systems With Users in Mind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15409v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 12:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 13:50:59.869305
• Title: Evolving Context-Aware Recommender Systems With Users in Mind
• Title（参考訳）: ユーザを意識したコンテキスト対応レコメンダシステムの開発
• Authors: Amit Livne, Eliad Shem Tov, Adir Solomon, Achiya Elyasaf, Bracha Shapira, and Lior Rokach
• Abstract要約: コンテキスト対応レコメンデータシステム(CARS)は、ユーザコンテキストのセンシングと分析を適用して、パーソナライズされたサービスを提供する。 本稿では、文脈情報の低次元部分集合を選択し、それらをCARSに明示的に組み込むアプローチを提案する。 具体的には,遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく新しい特徴選択アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.817926536931022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A context-aware recommender system (CARS) applies sensing and analysis of user context to provide personalized services. The contextual information can be driven from sensors in order to improve the accuracy of the recommendations. Yet, generating accurate recommendations is not enough to constitute a useful system from the users' perspective, since certain contextual information may cause different issues, such as draining the user's battery, privacy issues, and more. Adding high-dimensional contextual information may increase both the dimensionality and sparsity of the model. Previous studies suggest reducing the amount of contextual information by selecting the most suitable contextual information using a domain knowledge. Another solution is compressing it into a denser latent space, thus disrupting the ability to explain the recommendation item to the user, and damaging users' trust. In this paper we present an approach for selecting low-dimensional subsets of the contextual information and incorporating them explicitly within CARS. Specifically, we present a novel feature-selection algorithm, based on genetic algorithms (GA), that outperforms SOTA dimensional-reduction CARS algorithms, improves the accuracy and the explainability of the recommendations, and allows for controlling user aspects, such as privacy and battery consumption. Furthermore, we exploit the top subsets that are generated along the evolutionary process, by learning multiple deep context-aware models and applying a stacking technique on them, thus improving the accuracy while remaining at the explicit space. We evaluated our approach on two high-dimensional context-aware datasets driven from smartphones. An empirical analysis of our results validates that our proposed approach outperforms SOTA CARS models while improving transparency and explainability to the user.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト認識レコメンダシステム(cars)は、ユーザコンテキストのセンシングと分析を適用し、パーソナライズされたサービスを提供する。 コンテキスト情報は、推奨の精度を向上させるためにセンサーから駆動することができる。 しかし,ユーザのバッテリの排出やプライバシの問題など,特定のコンテキスト情報が異なる問題を引き起こす可能性があるため,正確なレコメンデーションの生成は,ユーザの観点から有用なシステムを構成するには不十分である。 高次元の文脈情報を加えることで、モデルの次元とスパース性が増す可能性がある。 従来の研究では、ドメイン知識を用いて最適な文脈情報を選択することにより、文脈情報の量を減らすことを提案する。 別の解決策は、それをより密度の高い潜在空間に圧縮することで、推奨項目をユーザに説明できなくなり、ユーザの信頼を損なう。 本稿では,文脈情報の低次元部分集合を選択し,それらをCARSに明示的に組み込む手法を提案する。 具体的には,遺伝的アルゴリズム(ga)に基づく新しい特徴選択アルゴリズムを提案する。soma次元推論カーアルゴリズムを上回り,レコメンデーションの精度と説明性を向上し,プライバシやバッテリ消費などのユーザ側面の制御を可能にする。 さらに,複数の深層コンテキスト認識モデルを学び,スタック技術を適用することで,進化過程に沿って生成される最上位部分集合を活用し,明示的な空間に留まりながら精度を向上させる。 スマートフォンから駆動される2つの高次元コンテキスト認識データセットに対するアプローチを評価した。 実験により,提案手法がSOTA CARSモデルより優れ,透明性とユーザ説明性が向上したことを確認した。

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