Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulated Contextual Bandits for Personalization Tasks from Recommendation Datasets

論文の概要: Simulated Contextual Bandits for Personalization Tasks from Recommendation Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10631v1
Date: Wed, 12 Oct 2022 21:53:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 20:18:14.986762
Title: Simulated Contextual Bandits for Personalization Tasks from Recommendation Datasets
Title（参考訳）: レコメンデーションデータセットからのパーソナライズタスクのためのシミュレートされたコンテキストバンディット
Authors: Anton Dereventsov and Anton Bibin
Abstract要約: そこで本稿では,MovieLens, Netflix, Last.fm, Million Songなどのレコメンデーションデータセットから, パーソナライズタスクのためのシミュレートされたコンテキスト帯域環境を生成する手法を提案する。これにより、実生活データに基づいてパーソナライズ環境を開発し、現実のユーザインタラクションの微妙な性質を反映することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a method for generating simulated contextual bandit environments for personalization tasks from recommendation datasets like MovieLens, Netflix, Last.fm, Million Song, etc. This allows for personalization environments to be developed based on real-life data to reflect the nuanced nature of real-world user interactions. The obtained environments can be used to develop methods for solving personalization tasks, algorithm benchmarking, model simulation, and more. We demonstrate our approach with numerical examples on MovieLens and IMDb datasets.
Abstract（参考訳）: 本研究では,映画レンズ,netflix, last.fm, million songなどのレコメンデーションデータセットからパーソナライズタスクのための文脈的バンディット環境をシミュレートする手法を提案する。これにより、実生活データに基づいてパーソナライズ環境を開発し、現実のユーザインタラクションの微妙な性質を反映することができる。得られた環境は、パーソナライズタスク、アルゴリズムベンチマーク、モデルシミュレーションなどを解決する方法の開発に利用できる。我々は,movielens と imdb データセットの数値例を用いて本手法を実証する。

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