論文の概要: RecSim NG: Toward Principled Uncertainty Modeling for Recommender
Ecosystems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08057v1
- Date: Sun, 14 Mar 2021 22:37:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-17 03:22:11.276399
- Title: RecSim NG: Toward Principled Uncertainty Modeling for Recommender
Ecosystems
- Title(参考訳): RecSim NG:Recommenderエコシステムの原則的不確実性モデリングを目指して
- Authors: Martin Mladenov, Chih-Wei Hsu, Vihan Jain, Eugene Ie, Christopher
Colby, Nicolas Mayoraz, Hubert Pham, Dustin Tran, Ivan Vendrov, Craig
Boutilier
- Abstract要約: RecSim NGはレコメンダシステムのシミュレーションのための確率的プラットフォームである。
推論と潜在変数モデル学習のためのツールを提供する。
レコメンダーエコシステムの透過的なエンドツーエンドモデルを作成するために使用できます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.302081092634985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The development of recommender systems that optimize multi-turn interaction
with users, and model the interactions of different agents (e.g., users,
content providers, vendors) in the recommender ecosystem have drawn increasing
attention in recent years. Developing and training models and algorithms for
such recommenders can be especially difficult using static datasets, which
often fail to offer the types of counterfactual predictions needed to evaluate
policies over extended horizons. To address this, we develop RecSim NG, a
probabilistic platform for the simulation of multi-agent recommender systems.
RecSim NG is a scalable, modular, differentiable simulator implemented in
Edward2 and TensorFlow. It offers: a powerful, general probabilistic
programming language for agent-behavior specification; tools for probabilistic
inference and latent-variable model learning, backed by automatic
differentiation and tracing; and a TensorFlow-based runtime for running
simulations on accelerated hardware. We describe RecSim NG and illustrate how
it can be used to create transparent, configurable, end-to-end models of a
recommender ecosystem, complemented by a small set of simple use cases that
demonstrate how RecSim NG can help both researchers and practitioners easily
develop and train novel algorithms for recommender systems.
- Abstract(参考訳): ユーザとのマルチターンインタラクションを最適化し、レコメンダエコシステムにおけるさまざまなエージェント(ユーザ、コンテンツプロバイダ、ベンダなど)のインタラクションをモデル化するレコメンダシステムの開発は、近年注目を集めている。
このようなレコメンダーのためのモデルとアルゴリズムの開発とトレーニングは、静的データセットを使用することで特に困難になる可能性があります。
そこで我々は,マルチエージェントレコメンダシステムのシミュレーションのための確率的プラットフォームであるrecsim ngを開発した。
RecSim NGはEdward2とTensorFlowで実装されたスケーラブルでモジュール化された差別化可能なシミュレータである。
エージェントビヘイビア仕様のための強力で汎用的な確率的プログラム言語、自動微分とトレースによる確率的推論と潜在変数モデル学習のためのツール、アクセラレーションされたハードウェア上でシミュレーションを実行するTensorFlowベースのランタイムを提供する。
RecSim NGについて説明するとともに、RecSim NGが研究者と実践者の両方にとって、レコメンダシステムのための新しいアルゴリズムを容易に開発し、訓練するための簡単なユースケースの小さなセットによって補完される、レコメンダエコシステムの透明で構成可能なエンドツーエンドモデルの作成にどのように使用できるかを説明している。
関連論文リスト
- G-Sim: Generative Simulations with Large Language Models and Gradient-Free Calibration [48.948187359727996]
G-Simは、厳密な経験的校正によるシミュレータ構築を自動化するハイブリッドフレームワークである。
信頼性のある因果的インフォームドシミュレータを生成し、データ効率を軽減し、堅牢なシステムレベルの介入を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-10T22:14:34Z) - AgentRecBench: Benchmarking LLM Agent-based Personalized Recommender Systems [17.329692234349768]
エージェントレコメンデータシステムはLarge Language Models (LLM)を利用している
LLMの高度な推論とロールプレイング能力は、自律的で適応的な意思決定を可能にする。
この分野では、これらの手法を評価するための標準化された評価プロトコルが欠けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T07:45:11Z) - Flow Matching for Geometric Trajectory Simulation [4.271235935891555]
N体系は、分子動力学、生化学、歩行者動力学など幅広い分野の応用において基本的な問題である。
機械学習は、物理ベースのシミュレータをスケールし、実験データから直接モデルを開発する上で、貴重なツールとなっている。
現実的な軌跡を生成するためには、既存の手法は、非情報ノイズから始まる複雑な変換を学習し、ドメインインフォームド先行の活用を許さない必要がある。
本稿では,この制限に対処するためにSTFlowを提案する。フローマッチングとデータ依存結合を利用して,モデル表現率やスケーラビリティを犠牲にすることなく,幾何学的軌道の物理インフォームドシミュレーションを容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-24T11:18:59Z) - Beyond Static Testbeds: An Interaction-Centric Agent Simulation Platform for Dynamic Recommender Systems [40.09105175322562]
RecInterは、リコメンダシステムのための新しいエージェントベースのシミュレーションプラットフォームである。
RecInterでは、ユーザーアクション(例えば、レビュー、購入など)をリアルタイムで動的に更新する。
Merchant Agentsは、より現実的で進化したエコシステムを育むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-22T09:14:23Z) - LLM-Powered User Simulator for Recommender System [29.328839982869923]
LLMを利用したユーザシミュレータを導入し、アイテムとのユーザエンゲージメントを明示的にシミュレートする。
具体的には、ユーザ嗜好の明示的なロジックを特定し、LCMを活用してアイテムの特性を分析し、ユーザ感情を抽出する。
本稿では,ユーザインタラクションシミュレーションの論理的および統計的洞察を相乗化するアンサンブルモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-22T12:00:04Z) - A LLM-based Controllable, Scalable, Human-Involved User Simulator Framework for Conversational Recommender Systems [14.646529557978512]
Conversational Recommender System (CRS) はユーザからのリアルタイムフィードバックを利用して好みを動的にモデル化する。
LLM(Large Language Models)は、計算能力の新たな時代を迎えている。
ユーザシミュレータの動作を管理するCSHI(Controlable, scalable, and human-Involved)シミュレータフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T03:02:56Z) - MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware
Sequence Representation for Recommendation [61.45986275328629]
逐次レコメンデーションのためのマルチモーダル事前学習・転送学習フレームワークであるMISSRecを提案する。
ユーザ側ではトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを設計し、コンテキストエンコーダがシーケンスレベルのマルチモーダルユーザ興味を捉えることを学習する。
候補項目側では,ユーザ適応項目表現を生成するために動的融合モジュールを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T04:06:56Z) - Sim2Rec: A Simulator-based Decision-making Approach to Optimize
Real-World Long-term User Engagement in Sequential Recommender Systems [43.31078296862647]
逐次リコメンデータシステム(SRS)における長期ユーザエンゲージメント(LTE)最適化は強化学習(RL)に適している
RLには欠点があり、特に探索には多数のオンラインサンプルが必要である。
シミュレーション・ツー・レコメンデーション(Sim2Rec)というシミュレーターベースの推奨ポリシートレーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T19:21:25Z) - Federated Privacy-preserving Collaborative Filtering for On-Device Next
App Prediction [52.16923290335873]
本稿では,モバイルデバイス使用時の次のアプリの起動を予測するための新しいSeqMFモデルを提案する。
古典行列分解モデルの構造を修正し、学習手順を逐次学習に更新する。
提案手法のもうひとつの要素は,ユーザからリモートサーバへの送信データの保護を保証する,新たなプライバシメカニズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T10:29:57Z) - Ordinal Graph Gamma Belief Network for Social Recommender Systems [54.9487910312535]
我々は,階層型ベイズモデルであるオーディナルグラフファクター解析(OGFA)を開発し,ユーザ・イテムとユーザ・ユーザインタラクションを共同でモデル化する。
OGFAは、優れたレコメンデーションパフォーマンスを達成するだけでなく、代表ユーザの好みに応じた解釈可能な潜在因子も抽出する。
我々はOGFAを,マルチ確率層深層確率モデルであるオーディナルグラフガンマ信念ネットワークに拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-12T09:19:22Z) - Synthetic Data-Based Simulators for Recommender Systems: A Survey [55.60116686945561]
本調査は,モデリングとシミュレーションの分野における最近のトレンドを包括的に概観することを目的としている。
まずは、シミュレーターを実装するフレームワークの開発の背後にあるモチベーションから始めます。
我々は,既存のシミュレータの機能,近似,産業的有効性に基づいて,新しい一貫した一貫した分類を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T19:33:21Z) - Emergent Instabilities in Algorithmic Feedback Loops [3.4711828357576855]
教師-学生の学習シミュレーションを用いて,推薦アルゴリズムにおけるアルゴリズムの相違について検討する。
結果は、人とアルゴリズム間の相互作用から創発的な行動を説明する必要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T18:58:03Z) - Top-N Recommendation with Counterfactual User Preference Simulation [26.597102553608348]
ユーザーランキングに基づく好みの学習を目的としたTop-Nレコメンデーションは、長い間、広範囲のアプリケーションにおいて基本的な問題だった。
本稿では,データ不足問題に対処するため,因果推論フレームワーク内での推薦タスクの再構築を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-02T14:28:46Z) - Learning Discrete Energy-based Models via Auxiliary-variable Local
Exploration [130.89746032163106]
離散構造データに対する条件付きおよび非条件付きEMMを学習するための新しいアルゴリズムであるALOEを提案する。
エネルギー関数とサンプリング器は、新しい変分型電力繰り返しにより効率よく訓練できることを示す。
本稿では、ソフトウェアテストのためのエネルギーモデルガイド付ファジィザについて、libfuzzerのようなよく設計されたファジィエンジンに匹敵する性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-10T19:31:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。