論文の概要: Improving Sequential Query Recommendation with Immediate User Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06297v3
• Date: Wed, 3 Jul 2024 19:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 03:30:47.020589
• 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。 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）: 6.925738064847176
• 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. Due to the supervision involved in the learning process, such approaches fail to adapt to immediate user feedback. 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 per-round regret substantially, with respect to the state-of-the-art transformer-based query recommendation models, which do not make use of immediate user feedback. Our data model and source code are available at https://github.com/shampp/exp3_ss
• Abstract（参考訳）: 本稿では,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・ツー・シーケンスの学習アプローチに基づいている。 学習プロセスに関わる監督のため、このようなアプローチはすぐにユーザーのフィードバックに適応できない。 本稿では,マルチアームバンディット(MAB)フレームワークを用いて,クエリレコメンデーションのためのトランスフォーマーベースの因果言語モデルを拡張し,ユーザからのフィードバックに即時に適応することを提案する。 我々は,人気のオンライン文献発見サービスからログファイルを用いた大規模実験を行い,現在最先端のトランスフォーマーベースのクエリレコメンデーションモデルに関して,我々のアルゴリズムが即時ユーザフィードバックを生かしていないため,全体の後悔を著しく改善することを示した。 データモデルとソースコードはhttps://github.com/shampp/exp3_ssで公開されています。

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