Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tensor-based Collaborative Filtering With Smooth Ratings Scale

論文の概要: Tensor-based Collaborative Filtering With Smooth Ratings Scale

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05070v1
Date: Tue, 10 May 2022 17:55:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-14 09:45:21.150604
Title: Tensor-based Collaborative Filtering With Smooth Ratings Scale
Title（参考訳）: スムースレーティングスケールを用いたテンソルベース協調フィルタリング
Authors: Nikita Marin, Elizaveta Makhneva, Maria Lysyuk, Vladimir Chernyy, Ivan Oseledets, Evgeny Frolov
Abstract要約: 人口レベルの異なる評価値間の依存性を表す評価の類似度行列を導入する。利用者の比率を下げたり下げたりする効果をオフセットすることで、提案された推薦の質を向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Conventional collaborative filtering techniques don't take into consideration the effect of discrepancy in users' rating perception. Some users may rarely give 5 stars to items while others almost always assign 5 stars to the chosen item. Even if they had experience with the same items this systematic discrepancy in their evaluation style will lead to the systematic errors in the ability of recommender system to effectively extract right patterns from data. To mitigate this problem we introduce the ratings' similarity matrix which represents the dependency between different values of ratings on the population level. Hence, if on average the correlations between ratings exist, it is possible to improve the quality of proposed recommendations by off-setting the effect of either shifted down or shifted up users' rates.
Abstract（参考訳）: 従来のコラボレーティブフィルタリング手法は,ユーザの評価知覚における不一致の影響を考慮しない。アイテムに5つ星を割り当てることがほとんどないユーザもいれば、選択したアイテムに5つ星を割り当てるユーザも少なくない。同じ項目を経験したとしても、評価スタイルにおける系統的不一致は、データから適切なパターンを効果的に抽出するレコメンダシステムの能力の系統的エラーにつながる。この問題を緩和するために、人口レベルの異なる評価値間の依存性を表すレーティングの類似度行列を導入する。したがって,評価値間の相関が平均的に存在する場合,ユーザ率の低下や低下の影響をオフセットすることで,提案する推奨値の品質を向上させることができる。

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