論文の概要: Factorized Structured Regression for Large-Scale Varying Coefficient Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13080v1
• Date: Wed, 25 May 2022 23:12:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-28 08:05:10.711363
• Title: Factorized Structured Regression for Large-Scale Varying Coefficient Models
• Title（参考訳）: 大規模変動係数モデルに対する因子構造回帰
• Authors: David R\"ugamer, Andreas Bender, Simon Wiegrebe, Daniel Racek, Bernd Bischl, Christian L. M\"uller, Clemens Stachl
• Abstract要約: スケーラブルな可変係数モデルのためのファStR(Factized Structured Regression)を提案する。 FaStRは、ニューラルネットワークベースのモデル実装において、構造化された追加回帰と分解のアプローチを組み合わせることで、大規模データの一般的な回帰モデルの制限を克服する。 実験結果から, 提案手法の各種係数の推定は, 最先端の回帰手法と同等であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3282354370017082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender Systems (RS) pervade many aspects of our everyday digital life. Proposed to work at scale, state-of-the-art RS allow the modeling of thousands of interactions and facilitate highly individualized recommendations. Conceptually, many RS can be viewed as instances of statistical regression models that incorporate complex feature effects and potentially non-Gaussian outcomes. Such structured regression models, including time-aware varying coefficients models, are, however, limited in their applicability to categorical effects and inclusion of a large number of interactions. Here, we propose Factorized Structured Regression (FaStR) for scalable varying coefficient models. FaStR overcomes limitations of general regression models for large-scale data by combining structured additive regression and factorization approaches in a neural network-based model implementation. This fusion provides a scalable framework for the estimation of statistical models in previously infeasible data settings. Empirical results confirm that the estimation of varying coefficients of our approach is on par with state-of-the-art regression techniques, while scaling notably better and also being competitive with other time-aware RS in terms of prediction performance. We illustrate FaStR's performance and interpretability on a large-scale behavioral study with smartphone user data.
• Abstract（参考訳）: Recommender Systems(RS)は、日々のデジタル生活の多くの側面に及んでいる。 大規模に動作するように提案された最先端のrsは、数千のインタラクションのモデリングを可能にし、高度に個別化されたレコメンデーションを促進する。 概念的には、多くのRSは複雑な特徴効果と潜在的にガウス的でない結果を含む統計的回帰モデルの例と見なすことができる。 しかし、時間を認識した変動係数モデルを含むそのような構造的回帰モデルは、カテゴリー効果の適用性や多数の相互作用の包含性に制限がある。 本稿では、スケーラブルな可変係数モデルのための因子構造回帰(FaStR)を提案する。 FaStRは、ニューラルネットワークベースのモデル実装において、構造化された加算回帰と分解アプローチを組み合わせることで、大規模データの一般的な回帰モデルの制限を克服する。 この融合は、以前実現できなかったデータ設定で統計モデルを予測するためのスケーラブルなフレームワークを提供する。 実験の結果,提案手法の様々な係数の推定は最先端の回帰手法と同等であり,スケーリングは特に優れており,予測性能の点で他の時間認識RSと競合していることがわかった。 スマートフォンのユーザデータを用いた大規模行動研究において,fastrの性能と解釈可能性を示す。

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