論文の概要: Towards Comprehensive Recommender Systems: Time-Aware UnifiedcRecommendations Based on Listwise Ranking of Implicit Cross-Network Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13516v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 08:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 02:49:46.427827
• Title: Towards Comprehensive Recommender Systems: Time-Aware UnifiedcRecommendations Based on Listwise Ranking of Implicit Cross-Network Data
• Title（参考訳）: 包括的レコメンダシステムに向けて:暗黙のクロスネットワークデータのリストワイズランキングに基づく時間対応統一型コンメンデーション
• Authors: Dilruk Perera and Roger Zimmermann
• Abstract要約: 我々は,コールドスタートとデータ空間の問題を軽減するために,新しい深層学習に基づく統合型クロスネットワークソリューションを提案する。 提案手法は精度,ノベルティ,多様性の点で優れていることを示す。 人気の高いMovieLensデータセットを用いて行った実験から,提案手法が既存の最先端ランキング技術より優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.17802459749589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The abundance of information in web applications make recommendation essential for users as well as applications. Despite the effectiveness of existing recommender systems, we find two major limitations that reduce their overall performance: (1) inability to provide timely recommendations for both new and existing users by considering the dynamic nature of user preferences, and (2) not fully optimized for the ranking task when using implicit feedback. Therefore, we propose a novel deep learning based unified cross-network solution to mitigate cold-start and data sparsity issues and provide timely recommendations for new and existing users.Furthermore, we consider the ranking problem under implicit feedback as a classification task, and propose a generic personalized listwise optimization criterion for implicit data to effectively rank a list of items. We illustrate our cross-network model using Twitter auxiliary information for recommendations on YouTube target network. Extensive comparisons against multiple time aware and cross-network base-lines show that the proposed solution is superior in terms of accuracy, novelty and diversity. Furthermore, experiments conducted on the popular MovieLens dataset suggest that the proposed listwise ranking method outperforms existing state-of-the-art ranking techniques.
• Abstract（参考訳）: Webアプリケーションにおける情報の豊富さは、ユーザだけでなくアプリケーションにも不可欠である。 既存のレコメンデーションシステムの有効性にもかかわらず,(1)新規ユーザと既存ユーザの両方に対して,ユーザの嗜好の動的な性質を考慮してタイムリーなレコメンデーションを提供できないこと,(2)暗黙のフィードバックを用いた場合のランキングタスクに完全に最適化されていないこと,という2つの大きな制限がある。 そこで本研究では,新たな深層学習型統合クロスネットワークソリューションを提案し,冷スタート問題とデータスパーシティ問題を軽減し,新規ユーザと既存ユーザに対してタイムリーなレコメンデーションを提供する。さらに,暗黙フィードバック下でのランキング問題を分類タスクとして考慮し,暗黙データに対するリストワイズ最適化基準を汎用的に提案し,アイテムのリストを効果的にランク付けする。 youtubeターゲットネットワーク上でのレコメンデーションにtwitterの補助情報を用いたクロスネットワークモデルを提案する。 マルチタイムアウェアネスとクロスネットワークベースラインとの大規模な比較は,提案手法が精度,ノベルティ,多様性の点で優れていることを示している。 さらに, 人気のあるmovielensデータセットを用いた実験により, 提案手法が既存の最先端ランキング手法を上回っていることが示唆された。

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