論文の概要: Simulations in Recommender Systems: An industry perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06723v1
- Date: Tue, 14 Sep 2021 14:42:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-15 20:55:50.259983
- Title: Simulations in Recommender Systems: An industry perspective
- Title（参考訳）: 推薦システムにおけるシミュレーション:業界展望
- Authors: Lucas Bernardi, Sakshi Batra, Cintia Alicia Bruscantini
- Abstract要約: RSシミュレーションプラットフォームに関する文献を見て、強度とギャップを分析します。
我々は,RSシミュレーションプラットフォームの設計の指針として,反復的なRS構築プロセスの速度を最大化すると考えられる一連の原則を蒸留する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The construction of effective Recommender Systems (RS) is a complex process,
mainly due to the nature of RSs which involves large scale software-systems and
human interactions. Iterative development processes require deep understanding
of a current baseline as well as the ability to estimate the impact of changes
in multiple variables of interest. Simulations are well suited to address both
challenges and potentially leading to a high velocity construction process, a
fundamental requirement in commercial contexts. Recently, there has been
significant interest in RS Simulation Platforms, which allow RS developers to
easily craft simulated environments where their systems can be analysed. In
this work we discuss how simulations help to increase velocity, we look at the
literature around RS Simulation Platforms, analyse strengths and gaps and
distill a set of guiding principles for the design of RS Simulation Platforms
that we believe will maximize the velocity of iterative RS construction
processes.
- Abstract（参考訳）: 効果的なレコメンダシステム(rs)の構築は複雑なプロセスであり、主に大規模ソフトウェアシステムとヒューマンインタラクションを含むrssの性質のためである。
反復的な開発プロセスは、現在のベースラインの深い理解と、関心のある複数の変数の変化の影響を見積もる能力を必要とします。
シミュレーションは両方の課題に対処するのに適しており、商業的な文脈における基本的な要件である高速な建設プロセスにつながる可能性がある。
近年、RSシミュレーションプラットフォームに大きな関心が寄せられ、RS開発者は自分のシステムが分析できるシミュレーション環境を簡単に構築できるようになっている。
本稿では,シミュレーションが速度向上にどのように役立つかを論じるとともに,RSシミュレーションプラットフォームに関する文献を考察し,強みとギャップを分析し,RSシミュレーションプラットフォームの設計の指針として,反復的なRS構築プロセスの速度を最大化すると考えている。
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