論文の概要: Auto-Surprise: An Automated Recommender-System (AutoRecSys) Library with Tree of Parzens Estimator (TPE) Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13532v1
• Date: Wed, 19 Aug 2020 08:29:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 09:17:53.908839
• Title: Auto-Surprise: An Automated Recommender-System (AutoRecSys) Library with Tree of Parzens Estimator (TPE) Optimization
• Title（参考訳）: Auto-Surprise:Parzens Estimator (TPE)最適化を備えた自動レコメンダシステム(AutoRecSys)ライブラリ
• Authors: Rohan Anand and Joeran Beel
• Abstract要約: Auto-SurpriseはSurpriseレコメンデーションシステムライブラリの拡張である。 Surpriseのグリッドサーチと比較すると、Auto-SurpriseはRMSEの点で同等かわずかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Auto-Surprise, an Automated Recommender System library. Auto-Surprise is an extension of the Surprise recommender system library and eases the algorithm selection and configuration process. Compared to out-of-the-box Surprise library, Auto-Surprise performs better when evaluated with MovieLens, Book Crossing and Jester Datasets. It may also result in the selection of an algorithm with significantly lower runtime. Compared to Surprise's grid search, Auto-Surprise performs equally well or slightly better in terms of RMSE, and is notably faster in finding the optimum hyperparameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動レコメンダシステムライブラリであるAuto-Surpriseを紹介する。 Auto-SurpriseはSurpriseレコメンデータシステムライブラリの拡張であり、アルゴリズムの選択と設定プロセスを容易にする。 アウトオブボックスのサプライズライブラリと比較して、Auto-SurpriseはMovieLens、Book Crossing、Jester Datasetsで評価するとパフォーマンスが向上する。 また、実行時間を大幅に削減したアルゴリズムを選択することも可能である。 サプライズによるグリッド検索と比較して、オートサーベイはrmseでも同様に良く、あるいは少し良い性能を示し、最適なハイパーパラメータを見つけるのに非常に高速である。

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