論文の概要: Photos Are All You Need for Reciprocal Recommendation in Online Dating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11714v1
• Date: Thu, 26 Aug 2021 11:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 20:48:23.314043
• Title: Photos Are All You Need for Reciprocal Recommendation in Online Dating
• Title（参考訳）: オンラインデートのリコメンデーションに必要なのは写真だけ
• Authors: James Neve and Ryan McConville
• Abstract要約: 本稿では,ユーザの嗜好履歴を解釈し,これを用いてレコメンデーションを行う新しい方法を提案する。 我々は、リカレントニューラルネットワークをトレーニングし、ユーザの嗜好を学習し、相互選好関係の予測を行う。 本システムは,コンテンツベースおよび協調フィルタリングシステムにおいて,技術状況において著しく優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender Systems are algorithms that predict a user's preference for an item. Reciprocal Recommenders are a subset of recommender systems, where the items in question are people, and the objective is therefore to predict a bidirectional preference relation. They are used in settings such as online dating services and social networks. In particular, images provided by users are a crucial part of user preference, and one that is not exploited much in the literature. We present a novel method of interpreting user image preference history and using this to make recommendations. We train a recurrent neural network to learn a user's preferences and make predictions of reciprocal preference relations that can be used to make recommendations that satisfy both users. We show that our proposed system achieves an F1 score of 0.87 when using only photographs to produce reciprocal recommendations on a large real world online dating dataset. Our system significantly outperforms on the state of the art in both content-based and collaborative filtering systems.
• Abstract（参考訳）: Recommender Systemsは、ユーザのアイテムの好みを予測するアルゴリズムである。 相互レコメンダ(reciprocal Recommenders)は、質問対象が人間である推薦システムのサブセットであり、それゆえに双方向の嗜好関係を予測することを目的としている。 オンラインデートサービスやソーシャルネットワークなどの設定で使用される。 特に、ユーザが提供した画像は、ユーザの好みの重要な部分であり、文献ではあまり活用されていない。 本稿では,ユーザの画像選択履歴を解釈し,これを用いてレコメンデーションを行う新しい手法を提案する。 我々は、リカレントニューラルネットワークをトレーニングし、ユーザの好みを学習し、両方のユーザーを満たすレコメンデーションを作成するために使用できる相互選好関係の予測を行う。 提案システムは,写真のみを用いて大規模リアルタイムオンラインデートデータセットの相互レコメンデーションを生成する場合,F1スコアが0.87であることを示す。 本システムは,コンテンツベースおよび協調フィルタリングシステムにおいて,技術状況において著しく優れる。

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