論文の概要: TrNews: Heterogeneous User-Interest Transfer Learning for News Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05611v2
• Date: Wed, 27 Jan 2021 06:31:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 08:28:35.446992
• Title: TrNews: Heterogeneous User-Interest Transfer Learning for News Recommendation
• Title（参考訳）: trnews: ニュースレコメンデーションのための不均一なユーザ-関心転送学習
• Authors: Guangneng Hu, Qiang Yang
• Abstract要約: 現実のレコメンデーションサービスでは、一部のパブリッシャは、新しくデプロイされたパブリッシャに使用できる多くのコンシューマを持つ大きなコーパスを蓄積したかもしれない。 本稿では,ソースコーパスからターゲットコーパスへ知識を伝達するためのニュースレコメンデーションのための伝達学習モデル(TrNews)を提案する。 trnewsが4つのメトリクスの観点から様々なベースラインよりも優れていることを実世界のデータセットで実験を通して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.398453196451367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate how to solve the cross-corpus news recommendation for unseen users in the future. This is a problem where traditional content-based recommendation techniques often fail. Luckily, in real-world recommendation services, some publisher (e.g., Daily news) may have accumulated a large corpus with lots of consumers which can be used for a newly deployed publisher (e.g., Political news). To take advantage of the existing corpus, we propose a transfer learning model (dubbed as TrNews) for news recommendation to transfer the knowledge from a source corpus to a target corpus. To tackle the heterogeneity of different user interests and of different word distributions across corpora, we design a translator-based transfer-learning strategy to learn a representation mapping between source and target corpora. The learned translator can be used to generate representations for unseen users in the future. We show through experiments on real-world datasets that TrNews is better than various baselines in terms of four metrics. We also show that our translator is effective among existing transfer strategies.
• Abstract（参考訳）: 今後,未確認ユーザを対象としたクロスコーパスニュースレコメンデーションの解決方法について検討する。 これは、従来のコンテンツベースのレコメンデーションテクニックが失敗することが多い問題である。 幸いなことに、現実のレコメンデーションサービスでは、一部のパブリッシャ(例えばデイリーニュース)は、新しくデプロイされたパブリッシャ(例えば政治ニュース)に使用できる多くのコンシューマーを持つ大きなコーパスを蓄積したかもしれない。 既存のコーパスを活用するために,情報源コーパスから対象コーパスへ知識を転送するためのニュースレコメンデーションのための転送学習モデル(trnews)を提案する。 コーパス間の異なるユーザ関心と異なる単語分布の不均一性に対処するため、トランスレータベースのトランスファー学習戦略を設計し、ソースとターゲットコーパス間の表現マッピングを学習する。 学習された翻訳者は、将来、見えないユーザのための表現を生成するのに使うことができる。 trnewsが4つのメトリクスの観点から様々なベースラインよりも優れていることを実世界のデータセットで実験を通して示す。 また,既存の転送戦略において,翻訳者が有効であることを示す。

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