論文の概要: Situating Recommender Systems in Practice: Towards Inductive Learning and Incremental Updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06365v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 17:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:58:02.423275
• Title: Situating Recommender Systems in Practice: Towards Inductive Learning and Incremental Updates
• Title（参考訳）: インダクティブラーニングとインクリメンタルアップデートに向けたレコメンダシステムの実践
• Authors: Tobias Schnabel, Mengting Wan, Longqi Yang
• Abstract要約: 概念を形式化し、過去6年間に推奨されたシステムをコンテキスト化します。 次に、モデル設計と評価のためのインクリメンタルな学習とインクリメンタルなアップデートに向けて、今後の作業がなぜ、どのように進むべきかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.47821118140383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With information systems becoming larger scale, recommendation systems are a topic of growing interest in machine learning research and industry. Even though progress on improving model design has been rapid in research, we argue that many advances fail to translate into practice because of two limiting assumptions. First, most approaches focus on a transductive learning setting which cannot handle unseen users or items and second, many existing methods are developed for static settings that cannot incorporate new data as it becomes available. We argue that these are largely impractical assumptions on real-world platforms where new user interactions happen in real time. In this survey paper, we formalize both concepts and contextualize recommender systems work from the last six years. We then discuss why and how future work should move towards inductive learning and incremental updates for recommendation model design and evaluation. In addition, we present best practices and fundamental open challenges for future research.
• Abstract（参考訳）: 情報システムが大規模化するにつれ、レコメンデーションシステムは機械学習の研究や産業への関心が高まっている。 モデル設計の進歩は研究が急速に進んでいるが、2つの仮定が制限されているため、多くの進歩は実現に至らなかったと論じる。 第一に、ほとんどのアプローチは、目に見えないユーザやアイテムを扱えないトランスダクティブな学習設定に焦点を合わせ、第二に、新しいデータが利用可能になるときに組み込まれない静的な設定のために、既存の多くの方法が開発されている。 これらは、新しいユーザインタラクションがリアルタイムに発生する現実のプラットフォームでは、ほとんど実用的でない仮定である、と私たちは主張しています。 本稿では,過去6年間における概念の形式化とコンテクスト化の推奨システムの実現について述べる。 次に,レコメンデーションモデルの設計と評価のための帰納的学習とインクリメンタルな更新に向けて,今後の作業が進むべき理由と方法について論じる。 また,今後の研究に向け,ベストプラクティスと基本的オープン課題を提示する。

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