論文の概要: BLOB : A Probabilistic Model for Recommendation that Combines Organic and Bandit Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12504v1
• Date: Fri, 28 Aug 2020 06:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 01:30:17.622015
• Title: BLOB : A Probabilistic Model for Recommendation that Combines Organic and Bandit Signals
• Title（参考訳）: BLOB : 有機信号と帯域信号を組み合わせた勧告の確率モデル
• Authors: Otmane Sakhi, Stephen Bonner, David Rohde, Flavian Vasile
• Abstract要約: 提案手法は,推薦品質の評価を改善するために,「オルガニック」信号と「バンディット」信号を組み合わせた確率論的手法を提案する。 提案手法は,両手法が最先端の有機的推薦アルゴリズムの価値を上回るか,あるいは一致しているかを,広範囲にわたるシミュレーション研究を用いて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.83118601099289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common task for recommender systems is to build a pro le of the interests of a user from items in their browsing history and later to recommend items to the user from the same catalog. The users' behavior consists of two parts: the sequence of items that they viewed without intervention (the organic part) and the sequences of items recommended to them and their outcome (the bandit part). In this paper, we propose Bayesian Latent Organic Bandit model (BLOB), a probabilistic approach to combine the 'or-ganic' and 'bandit' signals in order to improve the estimation of recommendation quality. The bandit signal is valuable as it gives direct feedback of recommendation performance, but the signal quality is very uneven, as it is highly concentrated on the recommendations deemed optimal by the past version of the recom-mender system. In contrast, the organic signal is typically strong and covers most items, but is not always relevant to the recommendation task. In order to leverage the organic signal to e ciently learn the bandit signal in a Bayesian model we identify three fundamental types of distances, namely action-history, action-action and history-history distances. We implement a scalable approximation of the full model using variational auto-encoders and the local re-paramerization trick. We show using extensive simulation studies that our method out-performs or matches the value of both state-of-the-art organic-based recommendation algorithms, and of bandit-based methods (both value and policy-based) both in organic and bandit-rich environments.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムのための一般的なタスクは、閲覧履歴の項目からユーザの関心事のプロレを作り、その後、同じカタログからユーザに推奨することである。 ユーザの行動は、介入なしに見た項目のシーケンス(有機的部分)と、推奨した項目のシーケンス(包括的部分)と結果(包括的部分)の2つの部分から構成される。 本稿では,推奨品質の評価を改善するために,<or-ganic>信号と<bandit>信号を組み合わせた確率論的手法であるBayesian Latent Organic Bandit Model (BLOB)を提案する。 バンディット信号はレコメンデーション性能の直接のフィードバックを与えるので価値があるが、過去のrecom-menderシステムで最適と考えられるレコメンデーションに非常に集中しており、信号品質は非常に不均一である。 対照的に、有機信号は通常強く、ほとんどの項目をカバーするが、推奨タスクには必ずしも関係がない。 有機信号を利用してベイズモデルでバンディット信号を選択的に学習するために、アクション・ヒストリー、アクション・アクション、ヒストリー・ヒストリーの3つの基本的な距離を同定する。 我々は,変分オートエンコーダと局所再並列化トリックを用いて,フルモデルのスケーラブルな近似を実装した。 提案手法は, 最先端の有機的推薦アルゴリズムと, 有機的およびバンディットに富む環境において, バンディットに基づく手法(価値とポリシーの両方)の両手法の両立あるいは適合性を示す。

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