論文の概要: A Methodology for the Offline Evaluation of Recommender Systems in a
User Interface with Multiple Carousels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06275v1
- Date: Thu, 13 May 2021 13:14:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 13:47:37.819337
- Title: A Methodology for the Offline Evaluation of Recommender Systems in a
User Interface with Multiple Carousels
- Title（参考訳）: 複数のカルーセルを用いたユーザインタフェースにおけるレコメンダシステムのオフライン評価手法
- Authors: Nicol\`o Felicioni, Maurizio Ferrari Dacrema, Paolo Cremonesi
- Abstract要約: ビデオオンデマンドおよび音楽ストリーミングサービスは、複数の推奨リストからなるページをユーザーに提供します。
展示するカルーセルを選択するための効率的な戦略を見つけることは、大きな産業的関心の活発な研究課題である。
本論文では, カルーセル設定のオフライン評価プロトコルを提案し, モデルの推奨品質を, すでに利用可能なカルーセルのセットでどれだけ改善するかによって測定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8851236034886645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many video-on-demand and music streaming services provide the user with a
page consisting of several recommendation lists, i.e. widgets or swipeable
carousels, each built with a specific criterion (e.g. most recent, TV series,
etc.). Finding efficient strategies to select which carousels to display is an
active research topic of great industrial interest. In this setting, the
overall quality of the recommendations of a new algorithm cannot be assessed by
measuring solely its individual recommendation quality. Rather, it should be
evaluated in a context where other recommendation lists are already available,
to account for how they complement each other. This is not considered by
traditional offline evaluation protocols. Hence, we propose an offline
evaluation protocol for a carousel setting in which the recommendation quality
of a model is measured by how much it improves upon that of an already
available set of carousels. We report experiments on publicly available
datasets on the movie domain and notice that under a carousel setting the
ranking of the algorithms change. In particular, when a SLIM carousel is
available, matrix factorization models tend to be preferred, while item-based
models are penalized. We also propose to extend ranking metrics to the
two-dimensional carousel layout in order to account for a known position bias,
i.e. users will not explore the lists sequentially, but rather concentrate on
the top-left corner of the screen.
- Abstract（参考訳）: 多くのビデオオンデマンドおよび音楽ストリーミングサービスは、ユーザにいくつかの推奨リストからなるページを提供する。
ウィジェットまたはスワイプ可能なカルーセルで、それぞれ特定の基準(例)で構築される。
最近ではテレビシリーズなど)。
展示するカルーセルを選択するための効率的な戦略を見つけることは、大きな産業的関心の活発な研究課題である。
この設定では、個々の推奨品質のみを測定することで、新しいアルゴリズムの推奨の全体的な品質を評価することはできない。
むしろ、他のレコメンデーションリストがすでに利用可能なコンテキストで評価され、相互補完の方法が考慮される必要がある。
これは従来のオフライン評価プロトコルでは考慮されていない。
そこで本研究では,すでに利用可能なカルーセルセットに対して,モデルの推奨品質をどの程度改善するかによって測定するカルーセル設定のためのオフライン評価プロトコルを提案する。
我々は,映画領域における公開データセットに関する実験を報告し,アルゴリズム変更のランキングを設定するカルーセルにおいて注意する。
特に、SLIMカルーセルが利用できる場合、行列分解モデルは好まれ、アイテムベースモデルはペナル化される。
また,2次元カルーセル配置にランキング指標を拡張して,既知の位置バイアス,すなわち位置バイアスを考慮することを提案する。
ユーザーはリストを連続的に探すのではなく、画面の左上の隅に集中する。
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