論文の概要: Context-aware Retail Product Recommendation with Regularized Gradient Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08561v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 14:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 14:46:04.535683
• Title: Context-aware Retail Product Recommendation with Regularized Gradient Boosting
• Title（参考訳）: 正規化グラディエントブースティングによるコンテキスト対応製品レコメンデーション
• Authors: Sourya Dipta Das, Ayan Basak
• Abstract要約: FARFETCH Fashion Recommendation Challengeでは、参加者がさまざまな製品がユーザに表示される順序を予測する必要があった。 データセットには5000,000以上のレコメンデーションイベント、45万の製品、23万のユニークなユーザが含まれている。 我々は、製品とユーザコンテキストの類似性を考慮し、製品をより効果的にランク付けする独自のコンテキスト認識システムを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.524282268368634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the FARFETCH Fashion Recommendation challenge, the participants needed to predict the order in which various products would be shown to a user in a recommendation impression. The data was provided in two phases - a validation phase and a test phase. The validation phase had a labelled training set that contained a binary column indicating whether a product has been clicked or not. The dataset comprises over 5,000,000 recommendation events, 450,000 products and 230,000 unique users. It represents real, unbiased, but anonymised, interactions of actual users of the FARFETCH platform. The final evaluation was done according to the performance in the second phase. A total of 167 participants participated in the challenge, and we secured the 6th rank during the final evaluation with an MRR of 0.4658 on the test set. We have designed a unique context-aware system that takes the similarity of a product to the user context into account to rank products more effectively. Post evaluation, we have been able to fine-tune our approach with an MRR of 0.4784 on the test set, which would have placed us at the 3rd position.
• Abstract（参考訳）: FARFETCH Fashion Recommendation Challengeでは,推薦インプレッションにおいて,様々な商品がユーザに提示される順序を予測する必要があった。 データは2つのフェーズ – 検証フェーズとテストフェーズ – で提供されました。 検証フェーズには、製品がクリックされたかどうかを示すバイナリ列を含むラベル付きトレーニングセットがあった。 データセットには5000,000以上のレコメンデーションイベント、45万の製品、23万のユニークなユーザが含まれている。 FARFETCHプラットフォームの実際のユーザ間の、真の、偏見のない、匿名化されたインタラクションを表す。 最終評価は第2フェーズのパフォーマンスに応じて行われた。 この課題には合計167名の参加者が参加し,最終評価では0.4658のmrで6位を獲得した。 我々は、製品とユーザコンテキストの類似性を考慮し、製品をより効果的にランク付けする独自のコンテキスト認識システムを設計した。 評価後、テストセットのmrr 0.4784で我々のアプローチを微調整することができた。

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