Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generating Artificial Core Users for Interpretable Condensed Data

論文の概要: Generating Artificial Core Users for Interpretable Condensed Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03674v1
Date: Sat, 6 Feb 2021 21:53:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-09 15:22:24.899314
Title: Generating Artificial Core Users for Interpretable Condensed Data
Title（参考訳）: 解釈可能な凝縮データのための人工コアユーザ生成
Authors: Amy Nesky and Quentin F. Stout
Abstract要約: 本稿では,実際のコアユーザデータから,ACU(Artificial Core Users)の小さなセットを生成する手法を提案する。当社のACUは、高い評価情報を持ち、実際のCore Usersの推奨性能を改善しつつ、解釈可能なままです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recent work has shown that in a dataset of user ratings on items there exists a group of Core Users who hold most of the information necessary for recommendation. This set of Core Users can be as small as 20 percent of the users. Core Users can be used to make predictions for out-of-sample users without much additional work. Since Core Users substantially shrink a ratings dataset without much loss of information, they can be used to improve recommendation efficiency. We propose a method, combining latent factor models, ensemble boosting and K-means clustering, to generate a small set of Artificial Core Users (ACUs) from real Core User data. Our ACUs have dense rating information, and improve the recommendation performance of real Core Users while remaining interpretable.
Abstract（参考訳）: 最近の研究によると、アイテムのユーザレーティングのデータセットには、推奨に必要な情報のほとんどを保持するコアユーザのグループが存在している。コアユーザーのこのセットは、ユーザーの20%まで小さくすることができます。 Core Userは、余計な作業なしで、サンプル外ユーザの予測に使用できる。 Core Usersは情報を失うことなくレーティングデータセットを大幅に縮小するため、レコメンデーション効率を改善するために使用できます。本論文では,潜在因子モデル,アンサンブルブースト,K平均クラスタリングを組み合わせて,実際のコアユーザデータから人工コアユーザ(ACU)の小集合を生成する手法を提案する。当社のACUは、高い評価情報を持ち、実際のCore Usersの推奨性能を改善しつつ、解釈可能なままです。

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