論文の概要: ResBeMF: Improving Prediction Coverage of Classification based Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10619v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 13:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 20:44:03.316743
• Title: ResBeMF: Improving Prediction Coverage of Classification based Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: ResBeMF: 分類に基づく協調フィルタリングの予測カバレッジの改善
• Authors: \'Angel Gonz\'alez-Prieto and Abraham Gutierrez and Fernando Ortega and Ra\'ul Lara-Cabrera
• Abstract要約: 本稿では,協調フィルタリングに基づく新しいレコメンデータシステムResBeMFについて述べる。 実験の結果,ResBeMFは他のモデルよりもカスタマイズが可能であり,予測品質と予測信頼性のバランスを調整できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.732639864601914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliability measures associated to machine learning model predictions are critical to reinforcing user confidence in artificial intelligence. Therefore, those models that are able to provide not only predictions, but also reliability enjoy greater popularity. In the field of recommender systems, reliability is crucial, since users tend to prefer those recommendations that are sure to interest them, i.e.\ high predictions with high reliabilities. In this paper we present ResBeMF, a new recommender system based on collaborative filtering that provides reliabilities associated with its predictions. Experimental results show that ResBeMF offers greater customization than other models, allowing to adjust the balance between prediction quality and prediction reliability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデル予測に関連する信頼性対策は、人工知能に対するユーザの信頼を高めるために重要である。 したがって、予測だけでなく信頼性も提供できるモデルの方が、より人気が高い。 推薦システムの分野では、信頼性は重要であり、ユーザーは確実に興味を持つレコメンデーション、すなわち高い信頼度を持つ高い予測を好む傾向がある。 本稿では,協調フィルタリングに基づく新しい推薦システムResBeMFについて述べる。 実験の結果,ResBeMFは他のモデルよりもカスタマイズが可能であり,予測品質と予測信頼性のバランスを調整できることがわかった。

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