論文の概要: Learning User Preferences in Non-Stationary Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12506v1
- Date: Fri, 29 Jan 2021 10:26:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-06 12:59:52.639086
- Title: Learning User Preferences in Non-Stationary Environments
- Title（参考訳）: 非定常環境におけるユーザ嗜好の学習
- Authors: Wasim Huleihel and Soumyabrata Pal and Ofer Shayevitz
- Abstract要約: オンラインノンステーショナリーレコメンデーションシステムのための新しいモデルを紹介します。
好みが変化しない場合でも,我々のアルゴリズムが他の静的アルゴリズムよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.785926822853746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recommendation systems often use online collaborative filtering (CF)
algorithms to identify items a given user likes over time, based on ratings
that this user and a large number of other users have provided in the past.
This problem has been studied extensively when users' preferences do not change
over time (static case); an assumption that is often violated in practical
settings. In this paper, we introduce a novel model for online non-stationary
recommendation systems which allows for temporal uncertainties in the users'
preferences. For this model, we propose a user-based CF algorithm, and provide
a theoretical analysis of its achievable reward. Compared to related
non-stationary multi-armed bandit literature, the main fundamental difficulty
in our model lies in the fact that variations in the preferences of a certain
user may affect the recommendations for other users severely. We also test our
algorithm over real-world datasets, showing its effectiveness in real-world
applications. One of the main surprising observations in our experiments is the
fact our algorithm outperforms other static algorithms even when preferences do
not change over time. This hints toward the general conclusion that in
practice, dynamic algorithms, such as the one we propose, might be beneficial
even in stationary environments.
- Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムは、オンラインコラボレーティブ・フィルタリング(CF)アルゴリズムを使用して、ユーザーが過去に提供したレーティングに基づいて、あるユーザが好むアイテムを時間とともに識別する。
この問題は、ユーザの好みが時間とともに変化しない場合(静的の場合)に広く研究されてきた。
本稿では,ユーザの嗜好に時間的不確実性をもたらすオンライン非定常レコメンデーションシステムのための新しいモデルを提案する。
本モデルでは,ユーザベースのCFアルゴリズムを提案し,その達成可能な報酬の理論的解析を行う。
関連する非定常的マルチアームバンディット文学と比較して、本モデルの主な難しさは、あるユーザの好みの変化が他のユーザの推薦に深刻な影響を及ぼすという事実にある。
また、実世界のデータセット上でアルゴリズムをテストし、実世界のアプリケーションでその効果を示す。
我々の実験で最も驚くべき観察の1つは、我々のアルゴリズムが時間とともに好みが変化しない場合でも、他の静的アルゴリズムよりも優れているという事実である。
これは、実際に我々が提案したような動的アルゴリズムは静止環境においても有益である、という一般的な結論を示唆している。
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