論文の概要: Inductive Conformal Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08949v1
• Date: Sat, 18 Sep 2021 15:06:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:06:06.459152
• Title: Inductive Conformal Recommender System
• Title（参考訳）: 帰納的共形推薦システム
• Authors: Venkateswara Rao Kagita, Arun K Pujari, Vineet Padmanabhan and Vikas Kumar
• Abstract要約: コンフォメーションレコメンデーションシステムは、ユーザの体験を使って一連のレコメンデーションを出力する。 意味レベル $varepsilon$ が与えられたとき、間違った推奨を行う確率で$varepsilon$ の有界な$varepsilon$ を提供する。 コンフォメーション・レコメンデーション・フレームワークの重要な設計課題の1つは、非整合性尺度とレコメンデーション・アルゴリズムを統合することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.245281641646875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional recommendation algorithms develop techniques that can help people to choose desirable items. However, in many real-world applications, along with a set of recommendations, it is also essential to quantify each recommendation's (un)certainty. The conformal recommender system uses the experience of a user to output a set of recommendations, each associated with a precise confidence value. Given a significance level $\varepsilon$, it provides a bound $\varepsilon$ on the probability of making a wrong recommendation. The conformal framework uses a key concept called nonconformity measure that measure the strangeness of an item concerning other items. One of the significant design challenges of any conformal recommendation framework is integrating nonconformity measure with the recommendation algorithm. In this paper, we introduce an inductive variant of a conformal recommender system. We propose and analyze different nonconformity measures in the inductive setting. We also provide theoretical proofs on the error-bound and the time complexity. Extensive empirical analysis on ten benchmark datasets demonstrates that the inductive variant substantially improves the performance in computation time while preserving the accuracy.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーションアルゴリズムは、人々が望ましいアイテムを選択するのに役立つ技術を開発する。 しかし、現実世界の多くのアプリケーションでは、一連のレコメンデーションとともに、それぞれのレコメンデーション(un)認定を定量化することが不可欠である。 コンフォメーションレコメンデーションシステムは、ユーザの体験を利用して、それぞれに正確な信頼度を関連付ける一連のレコメンデーションを出力する。 意味レベル$\varepsilon$を与えられた場合、間違った推奨を行う確率で有界な$\varepsilon$を提供する。 コンフォメーション・フレームワークは、他のアイテムに関するアイテムの奇妙さを測定する非整合測度と呼ばれる重要な概念を使用する。 コンフォーマルレコメンデーションフレームワークの重要な設計課題の1つは、非共形性尺度とレコメンデーションアルゴリズムを統合することである。 本稿では,共形レコメンデータシステムの帰納的変種を提案する。 インダクティブ・セッティングにおける異なる非整合性対策を提案し解析する。 また、エラーバウンドと時間複雑性に関する理論的証明も提供する。 10のベンチマークデータセットに対する大規模な実験分析により、インダクティブ変種は精度を保ちながら計算時間における性能を大幅に改善することを示した。

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