論文の概要: Synthetic Data and Simulators for Recommendation Systems: Current State and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11022v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 07:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:43:28.487165
• Title: Synthetic Data and Simulators for Recommendation Systems: Current State and Future Directions
• Title（参考訳）: 推薦システムのための合成データとシミュレータ:現状と今後の方向性
• Authors: Adam Lesnikowski, Gabriel de Souza Pereira Moreira, Sara Rabhi, Karl Byleen-Higley
• Abstract要約: 合成データとシミュレーターは、レコメンデーションシステムの性能と堅牢性を著しく改善する可能性がある。 我々は、過去の研究において、データ忠実性とプライバシとの間の重要なトレードオフを特定し、議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic data and simulators have the potential to markedly improve the performance and robustness of recommendation systems. These approaches have already had a beneficial impact in other machine-learning driven fields. We identify and discuss a key trade-off between data fidelity and privacy in the past work on synthetic data and simulators for recommendation systems. For the important use case of predicting algorithm rankings on real data from synthetic data, we provide motivation and current successes versus limitations. Finally we outline a number of exciting future directions for recommendation systems that we believe deserve further attention and work, including mixing real and synthetic data, feedback in dataset generation, robust simulations, and privacy-preserving methods.
• Abstract（参考訳）: 合成データとシミュレーターは、レコメンデーションシステムの性能と堅牢性を著しく改善する可能性がある。 これらのアプローチは、他の機械学習駆動の分野にもすでに有益である。 我々は,過去の合成データとレコメンデーションシステムのためのシミュレータに関する作業において,データ忠実度とプライバシの間の重要なトレードオフを特定し,議論する。 合成データから実データからアルゴリズムのランキングを予測する重要なユースケースのために、モチベーションと現在の成功と限界を提供する。 最後に,実データと合成データの混合,データセット生成におけるフィードバック,ロバストなシミュレーション,プライバシ保存手法など,さらに注目に値するレコメンデーションシステムのためのエキサイティングな今後の方向性について概説する。

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