論文の概要: Understanding the Relation of User and News Representations in Content-Based Neural News Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14704v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 14:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 13:01:06.615618
• Title: Understanding the Relation of User and News Representations in Content-Based Neural News Recommendation
• Title（参考訳）: コンテンツに基づくニューラルニュースレコメンデーションにおけるユーザとニュース表現の関係の理解
• Authors: Lucas M\"oller and Sebastian Pad\'o
• Abstract要約: ユーザと候補者のニュース表現をマッチングする最も広く使われている手段が十分に表現できないという仮説を評価する。 幅広いベースラインと確立されたシステムにまたがって、AUCの約6ポイントが一貫した改善をもたらす。 かなり単純なベースラインモデルは、MINDデータセットの68% AUCよりもはるかに高くスコアされ、公開された最先端の2ポイント以内である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A number of models for neural content-based news recommendation have been proposed. However, there is limited understanding of the relative importances of the three main components of such systems (news encoder, user encoder, and scoring function) and the trade-offs involved. In this paper, we assess the hypothesis that the most widely used means of matching user and candidate news representations is not expressive enough. We allow our system to model more complex relations between the two by assessing more expressive scoring functions. Across a wide range of baseline and established systems this results in consistent improvements of around 6 points in AUC. Our results also indicate a trade-off between the complexity of news encoder and scoring function: A fairly simple baseline model scores well above 68% AUC on the MIND dataset and comes within 2 points of the published state-of-the-art, while requiring a fraction of the computational costs.
• Abstract（参考訳）: ニューラルコンテンツに基づくニュースレコメンデーションのモデルがいくつか提案されている。 しかし、これらのシステムの3つの主要コンポーネント(ニューズエンコーダ、ユーザエンコーダ、スコアリング機能)と関連するトレードオフの相対的重要性の理解は限られている。 本稿では、ユーザと候補者のニュース表現をマッチングする最も広く使われている手段が十分に表現できないという仮説を評価する。 本システムでは,より表現力のあるスコアリング関数を評価することにより,より複雑な関係をモデル化できる。 幅広いベースラインと確立されたシステムにまたがって、AUCの約6ポイントが一貫した改善をもたらす。 比較的単純なベースラインモデルでは、MINDデータセット上のAUCの68%以上をはるかに上回り、公表された最先端の2ポイント以内であり、計算コストのごく一部を必要とする。

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