論文の概要: Multiple Robust Learning for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10796v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 13:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:37:29.085283
• Title: Multiple Robust Learning for Recommendation
• Title（参考訳）: 推薦のための複数ロバスト学習
• Authors: Haoxuan Li, Quanyu Dai, Yuru Li, Yan Lyu, Zhenhua Dong, Peng Wu, Xiao-Hua Zhou
• Abstract要約: 推薦システムでは、収集されたデータに様々なバイアスが存在することが一般的な問題である。 本稿では,不偏性を実現するために,複数の候補計算モデルと確率モデルを利用するマルチロバスト (MR) 推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.06593469196849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recommender systems, a common problem is the presence of various biases in the collected data, which deteriorates the generalization ability of the recommendation models and leads to inaccurate predictions. Doubly robust (DR) learning has been studied in many tasks in RS, with the advantage that unbiased learning can be achieved when either a single imputation or a single propensity model is accurate. In this paper, we propose a multiple robust (MR) estimator that can take the advantage of multiple candidate imputation and propensity models to achieve unbiasedness. Specifically, the MR estimator is unbiased when any of the imputation or propensity models, or a linear combination of these models is accurate. Theoretical analysis shows that the proposed MR is an enhanced version of DR when only having a single imputation and propensity model, and has a smaller bias. Inspired by the generalization error bound of MR, we further propose a novel multiple robust learning approach with stabilization. We conduct extensive experiments on real-world and semi-synthetic datasets, which demonstrates the superiority of the proposed approach over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムでは、収集されたデータに様々なバイアスが存在することが一般的な問題であり、レコメンデーションモデルの一般化能力を低下させ、不正確な予測をもたらす。 二重頑健な(DR)学習は、RSの多くのタスクにおいて研究されており、単一の命令または単一の確率モデルが正確である場合に、偏りのない学習が達成できるという利点がある。 本稿では,不偏性を実現するために,複数の候補計算モデルと確率モデルの利点を生かしうるマルチロバスト(MR)推定器を提案する。 特に、MR推定器は、インプットモデルや確率モデルのいずれかが正確である場合、あるいはこれらのモデルの線形結合が正確である場合、偏りがない。 理論的解析により,提案するmrは1つのインプテーションモデルとプロペンシティモデルのみを持つ場合のdrの強化版であり,バイアスが小さいことが示された。 mrの一般化誤差境界に着想を得て,安定化を伴う新しい多重ロバスト学習手法を提案する。 実世界および半合成データセットに関する広範な実験を行い、提案手法が最先端手法よりも優れていることを示す。

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