論文の概要: On Variational Inference for User Modeling in Attribute-Driven Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01577v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 22:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-29 22:21:16.760732
• Title: On Variational Inference for User Modeling in Attribute-Driven Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: 属性駆動協調フィルタリングにおけるユーザモデリングの変分推論について
• Authors: Venugopal Mani, Ramasubramanian Balasubramanian, Sushant Kumar, Abhinav Mathur, Kannan Achan
• Abstract要約: 本稿では,因果推論を用いて時間的文脈からユーザの属性親和性を学習する手法を提案する。 この目的を確率論的機械学習問題として定式化し、モデルパラメータを推定するために変分推論に基づく手法を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.64460581091531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender Systems have become an integral part of online e-Commerce platforms, driving customer engagement and revenue. Most popular recommender systems attempt to learn from users' past engagement data to understand behavioral traits of users and use that to predict future behavior. In this work, we present an approach to use causal inference to learn user-attribute affinities through temporal contexts. We formulate this objective as a Probabilistic Machine Learning problem and apply a variational inference based method to estimate the model parameters. We demonstrate the performance of the proposed method on the next attribute prediction task on two real world datasets and show that it outperforms standard baseline methods.
• Abstract（参考訳）: Recommender Systemsはオンライン電子商取引プラットフォームの一部となり、顧客のエンゲージメントと収益を推進している。 一般的なレコメンダシステムは、ユーザの過去のエンゲージメントデータから学び、ユーザの行動特性を理解し、将来の行動を予測するために利用しようとする。 本研究では,時間的文脈からユーザ属性親和性を学習するために因果推論を用いるアプローチを提案する。 この目的を確率的機械学習問題として定式化し,モデルパラメータの推定に変分推論に基づく手法を適用する。 2つの実世界データセットにおける次属性予測タスクにおける提案手法の性能を実証し,標準ベースライン法を上回っていることを示す。

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