論文の概要: DeepGroup: Representation Learning for Group Recommendation with Implicit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07597v1
• Date: Sat, 13 Mar 2021 02:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 06:45:02.079309
• Title: DeepGroup: Representation Learning for Group Recommendation with Implicit Feedback
• Title（参考訳）: DeepGroup: 暗黙のフィードバックを伴うグループ推薦のための表現学習
• Authors: Sarina Sajadi Ghaemmaghami and Amirali Salehi-Abari
• Abstract要約: 我々は、好みが不明な新しいユーザーグループへの推薦に重点を置いているが、他のグループの決定や選択が与えられている。 一連のグループとその観察された決定を考えると、グループ決定予測は、新しいグループのユーザーの決定を予測することを意図しています。 逆の社会的選択は、観察されたグループ決定に関わるユーザの好みを推測することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5584060970507505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Group recommender systems facilitate group decision making for a set of individuals (e.g., a group of friends, a team, a corporation, etc.). Many of these systems, however, either assume that (i) user preferences can be elicited (or inferred) and then aggregated into group preferences or (ii) group preferences are partially observed/elicited. We focus on making recommendations for a new group of users whose preferences are unknown, but we are given the decisions/choices of other groups. By formulating this problem as group recommendation from group implicit feedback, we focus on two of its practical instances: group decision prediction and reverse social choice. Given a set of groups and their observed decisions, group decision prediction intends to predict the decision of a new group of users, whereas reverse social choice aims to infer the preferences of those users involved in observed group decisions. These two problems are of interest to not only group recommendation, but also to personal privacy when the users intend to conceal their personal preferences but have participated in group decisions. To tackle these two problems, we propose and study DeepGroup -- a deep learning approach for group recommendation with group implicit data. We empirically assess the predictive power of DeepGroup on various real-world datasets, group conditions (e.g., homophily or heterophily), and group decision (or voting) rules. Our extensive experiments not only demonstrate the efficacy of DeepGroup, but also shed light on the privacy-leakage concerns of some decision making processes.
• Abstract（参考訳）: グループ推薦システムは、個人(例えば、友人のグループ、チーム、企業など)のためのグループ意思決定を促進する。 しかし、これらのシステムの多くは、(i)ユーザーの選好が導かれる(または推論される)ことができると仮定し、グループ選好に集約するか(ii)グループ選好が部分的に観察/導かれるかのどちらかである。 我々は、好みが不明な新しいユーザーグループへの推薦に重点を置いているが、他のグループの決定や選択が与えられている。 この問題をグループ内暗黙的フィードバックからのグループ推薦として定式化することにより,グループ決定予測とリバース・ソーシャル選択の2つの実践例に焦点を当てた。 グループの集合とその観察された決定が与えられた場合、グループ決定予測は、新しいグループのユーザの決定を予測しようとするが、逆に社会的選択は、観察されたグループ決定に関与するユーザの好みを推測することを目的としている。 これら2つの問題は、グループレコメンデーションだけでなく、ユーザが個人の好みを隠すだけでなく、グループ決定に参加した場合の個人のプライバシーにも関心がある。 この2つの問題に取り組むために,deepgroup - グループ暗黙のデータを用いたグループ推薦のためのディープラーニングアプローチを提案する。 様々な実世界のデータセットにおけるdeepgroupの予測能力、グループ条件(例えば、ホモフィリーやヘテロフィリー)、グループ決定(あるいは投票)ルールを実証的に評価する。 DeepGroupの有効性を実証するだけでなく、意思決定プロセスのプライバシー保護に関する懸念にも光を当てています。

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