論文の概要: Improving Sequential Query Recommendation with Immediate User Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06297v1
- Date: Thu, 12 May 2022 18:19:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-16 13:10:08.580127
- Title: Improving Sequential Query Recommendation with Immediate User Feedback
- Title(参考訳): 即時フィードバックによる逐次クエリ勧告の改善
- Authors: Shameem A Puthiya Parambath, Christos Anagnostopoulos, Roderick
Murray-Smith
- Abstract要約: 本稿では,対話型データ探索設定における次のクエリレコメンデーションのためのアルゴリズムを提案する。
最先端のクエリレコメンデーションアルゴリズムは、シーケンスからシーケンスへの学習アプローチに基づいている。
人気のあるオンライン文献発見サービスからログファイルを用いて大規模な実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.294562590924242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We propose an algorithm for next query recommendation in interactive data
exploration settings, like knowledge discovery for information gathering. The
state-of-the-art query recommendation algorithms are based on
sequence-to-sequence learning approaches that exploit historical interaction
data. We propose to augment the transformer-based causal language models for
query recommendations to adapt to the immediate user feedback using multi-armed
bandit (MAB) framework. We conduct a large-scale experimental study using log
files from a popular online literature discovery service and demonstrate that
our algorithm improves the cumulative regret substantially, with respect to the
state-of-the-art transformer-based query recommendation models, which do not
make use of the immediate user feedback. Our data model and source code are
available at ~\url{https://anonymous.4open.science/r/exp3_ss-9985/}.
- Abstract(参考訳): 情報収集のための知識発見など,インタラクティブなデータ探索設定において,次のクエリレコメンデーションのためのアルゴリズムを提案する。
最先端のクエリレコメンデーションアルゴリズムは、過去のインタラクションデータを利用するシーケンスからシーケンスへの学習アプローチに基づいている。
本稿では,mab(multi-armed bandit)フレームワークを用いた即時ユーザフィードバックに対応するために,問合せレコメンデーションのためのトランスフォーマベース因果言語モデルの拡張を提案する。
本研究では,オンライン文献発見サービスからのログファイルを用いた大規模実験を行い,本アルゴリズムが,即時ユーザフィードバックを利用せず,最先端のトランスフォーマベースの問合せレコメンデーションモデルに関して,累積的後悔を大幅に改善できることを実証する。
データモデルとソースコードは ~\url{https://anonymous.4open.science/r/exp3_ss-9985/} で利用可能です。
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