論文の概要: A Differentiable Ranking Metric Using Relaxed Sorting Operation for
Top-K Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13141v4
- Date: Sat, 5 Dec 2020 10:44:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 12:29:57.820499
- Title: A Differentiable Ranking Metric Using Relaxed Sorting Operation for
Top-K Recommender Systems
- Title(参考訳): トップKレコメンダシステムにおけるリラクシドソーティング操作を用いた異なるランク付け基準
- Authors: Hyunsung Lee, Yeongjae Jang, Jaekwang Kim and Honguk Woo
- Abstract要約: 推薦システムは、項目の選好スコアを計算し、スコアに応じて項目をソートし、上位K項目を高いスコアでフィルタリングすることで、パーソナライズされたレコメンデーションを生成する。
このレコメンデーション手順にはソートやランキング項目が不可欠ですが、エンドツーエンドのモデルトレーニングのプロセスにそれらを組み込むのは簡単ではありません。
これにより、既存の学習目標とレコメンデータのランキングメトリクスの矛盾が生じる。
本稿では,この不整合を緩和し,ランキングメトリクスの微分緩和を利用してレコメンデーション性能を向上させるDRMを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2617078020344619
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A recommender system generates personalized recommendations for a user by
computing the preference score of items, sorting the items according to the
score, and filtering top-K items with high scores. While sorting and ranking
items are integral for this recommendation procedure, it is nontrivial to
incorporate them in the process of end-to-end model training since sorting is
nondifferentiable and hard to optimize with gradient descent. This incurs the
inconsistency issue between existing learning objectives and ranking metrics of
recommenders. In this work, we present DRM (differentiable ranking metric) that
mitigates the inconsistency and improves recommendation performance by
employing the differentiable relaxation of ranking metrics. Via experiments
with several real-world datasets, we demonstrate that the joint learning of the
DRM objective upon existing factor based recommenders significantly improves
the quality of recommendations, in comparison with other state-of-the-art
recommendation methods.
- Abstract(参考訳): 推薦システムは、項目の選好スコアを計算し、スコアに応じて項目をソートし、上位K項目を高いスコアでフィルタリングすることにより、ユーザのパーソナライズされたレコメンデーションを生成する。
この推奨手続きにはソートとランキング項目が不可欠であるが、ソートが非微分可能で勾配降下による最適化が困難であるため、エンドツーエンドモデルトレーニングのプロセスにそれらを組み込むことは自明ではない。
これにより、既存の学習目標とレコメンダのランキングメトリクスの矛盾が生じる。
本研究はDRM(differentiable ranking metric)を提示し、その不整合を緩和し、ランキングメトリクスの微分緩和を利用してレコメンデーション性能を向上させる。
いくつかの実世界のデータセットを用いた実験により、既存の因子ベースレコメンデータによるDRM目標の合同学習が、他の最先端レコメンデーション手法と比較して、推奨品質を大幅に向上することを示した。
関連論文リスト
- Lower-Left Partial AUC: An Effective and Efficient Optimization Metric
for Recommendation [52.45394284415614]
我々は,AUCのように計算効率が良く,Top-Kランキングの指標と強く相関する新しい最適化指標であるLLPAUCを提案する。
LLPAUCはローワーレフト角のROC曲線の下の部分領域のみを考慮し、最適化はトップKに焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T13:58:33Z) - Adaptive Neural Ranking Framework: Toward Maximized Business Goal for
Cascade Ranking Systems [33.46891569350896]
カスケードランキングは、オンライン広告とレコメンデーションシステムにおける大規模なトップk選択問題に広く使われている。
それまでの学習からランクへの取り組みは、モデルに完全な順序やトップクオーダを学習させることに重点を置いていた。
我々はこの手法をアダプティブ・ニューラルランキング・フレームワーク (Adaptive Neural Ranking Framework, ARF) と命名する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T14:43:02Z) - Breaking Feedback Loops in Recommender Systems with Causal Inference [99.22185950608838]
近年の研究では、フィードバックループが推奨品質を損なう可能性があり、ユーザの振る舞いを均質化している。
本稿では、因果推論を用いてフィードバックループを確実に破壊するアルゴリズムCAFLを提案する。
従来の補正手法と比較して,CAFLは推奨品質を向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T17:58:39Z) - Recommendation Systems with Distribution-Free Reliability Guarantees [83.80644194980042]
我々は、主に良いアイテムを含むことを厳格に保証されたアイテムのセットを返す方法を示す。
本手法は, 擬似発見率の厳密な有限サンプル制御によるランキングモデルを提供する。
我々はYahoo!のランキングとMSMarcoデータセットの学習方法を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T17:49:25Z) - Introducing a Framework and a Decision Protocol to Calibrate Recommender
Systems [0.0]
本稿では,ジャンルの校正バランスを考慮したレコメンデーションリスト作成手法を提案する。
主な主張は、キャリブレーションはより公平なレコメンデーションを生み出すために肯定的に貢献できるということである。
本稿では,1000以上の校正システムの組み合わせを生成するための概念的フレームワークと決定プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T19:30:55Z) - Unbiased Pairwise Learning to Rank in Recommender Systems [4.058828240864671]
アルゴリズムをランク付けする偏見のない学習は、候補をアピールし、既に単一の分類ラベルを持つ多くのアプリケーションに適用されている。
本稿では,この課題に対処するための新しい非バイアス付きLTRアルゴリズムを提案する。
パブリックベンチマークデータセットと内部ライブトラフィックを用いた実験結果から,分類ラベルと連続ラベルのいずれにおいても提案手法の優れた結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T06:04:59Z) - Set2setRank: Collaborative Set to Set Ranking for Implicit Feedback
based Recommendation [59.183016033308014]
本稿では,暗黙的フィードバックの特徴を探究し,推奨するSet2setRankフレームワークを提案する。
提案するフレームワークはモデルに依存しず,ほとんどの推奨手法に容易に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-16T08:06:22Z) - Dynamic-K Recommendation with Personalized Decision Boundary [41.70842736417849]
ランキングと分類の目的を併せ持つ共同学習問題として動的k推薦タスクを開発した。
我々は、BPRMFとHRMの2つの最先端ランキングベースのレコメンデーション手法を対応する動的Kバージョンに拡張する。
2つのデータセットに対する実験結果から,動的Kモデルの方が従来の固定N推奨手法よりも有効であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-25T13:02:57Z) - PiRank: Learning To Rank via Differentiable Sorting [85.28916333414145]
ランク付けのための新しい分類可能なサロゲートであるPiRankを提案する。
ピランクは所望の指標をゼロ温度の限界で正確に回収する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-12T05:07:36Z) - SetRank: A Setwise Bayesian Approach for Collaborative Ranking from
Implicit Feedback [50.13745601531148]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T06:40:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。