論文の概要: Denoising Neural Network for News Recommendation with Positive and
Negative Implicit Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04397v1
- Date: Sat, 9 Apr 2022 05:47:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-12 17:06:23.490507
- Title: Denoising Neural Network for News Recommendation with Positive and
Negative Implicit Feedback
- Title（参考訳）: 肯定的および否定的フィードバックを伴うニュースレコメンデーションのためのニューラルニューラルネットワーク
- Authors: Yunfan Hu and Zhaopeng Qiu and Xian Wu
- Abstract要約: そこで我々は,DRPNという肯定的,否定的なフィードバックを持つニューズレコメンデーションのためのニューラルネットを提案する。
DRPNは、モジュールとのリコメンデーションに両方のフィードバックを利用し、肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックの両方を識別し、パフォーマンスをさらに向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.87091195673515
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: News recommendation is different from movie or e-commercial recommendation as
people usually do not grade the news. Therefore, user feedback for news is
always implicit (click behavior, reading time, etc). Inevitably, there are
noises in implicit feedback. On one hand, the user may exit immediately after
clicking the news as he dislikes the news content, leaving the noise in his
positive implicit feedback; on the other hand, the user may be recommended
multiple interesting news at the same time and only click one of them,
producing the noise in his negative implicit feedback. Opposite implicit
feedback could construct more integrated user preferences and help each other
to minimize the noise influence. Previous works on news recommendation only
used positive implicit feedback and suffered from the noise impact. In this
paper, we propose a denoising neural network for news recommendation with
positive and negative implicit feedback, named DRPN. DRPN utilizes both
feedback for recommendation with a module to denoise both positive and negative
implicit feedback to further enhance the performance. Experiments on the
real-world large-scale dataset demonstrate the state-of-the-art performance of
DRPN.
- Abstract（参考訳）: ニュースレコメンデーションは通常、人々がニュースをグレードしないため、映画やeコマースレコメンデーションとは異なる。
したがって、ニュースに対するユーザのフィードバックは常に暗黙的(クリック行動、読み込み時間など)である。
必然的に、暗黙のフィードバックにはノイズがある。
一方、ユーザはニュースコンテンツを嫌っているときにニュースをクリックしてすぐに立ち去り、肯定的な暗黙的なフィードバックにノイズを残し、一方、ユーザは同時に複数の興味深いニュースを推薦され、そのうちの1つだけをクリックして、否定的な暗黙的なフィードバックのノイズを生み出すことができる。
暗黙的なフィードバックは、より統合されたユーザの好みを構築し、ノイズの影響を最小限に抑えるのに役立つ。
ニュースレコメンデーションに関する以前の研究は、肯定的なフィードバックのみを使用し、ノイズの影響に悩まされていた。
本稿では,DRPNという肯定的かつ否定的なフィードバックを持つニューズレコメンデーションのためのニューラルネットを提案する。
DRPNは、モジュールとのリコメンデーションに両方のフィードバックを利用し、肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックの両方を識別し、パフォーマンスをさらに向上させる。
DRPNの最先端性能を実世界の大規模データセットで実証した。
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