論文の概要: Learning to Suggest Breaks: Sustainable Optimization of Long-Term User Engagement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13585v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 16:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 19:52:16.486004
• Title: Learning to Suggest Breaks: Sustainable Optimization of Long-Term User Engagement
• Title（参考訳）: Suggest Breaks: 長期的なユーザエンゲージメントの持続可能な最適化
• Authors: Eden Saig, Nir Rosenfeld
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションにおけるブレークの役割について検討し,最適なブレークポリシーを学習するための枠組みを提案する。 推奨力学は正と負の両方のフィードバックに影響を受けやすいという概念に基づいて,ロトカ・ボルテラの力学系としてレコメンデーションを提唱した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.843340232167266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimizing user engagement is a key goal for modern recommendation systems, but blindly pushing users towards increased consumption risks burn-out, churn, or even addictive habits. To promote digital well-being, most platforms now offer a service that periodically prompts users to take breaks. These, however, must be set up manually, and so may be suboptimal for both users and the system. In this paper, we study the role of breaks in recommendation, and propose a framework for learning optimal breaking policies that promote and sustain long-term engagement. Based on the notion that recommendation dynamics are susceptible to both positive and negative feedback, we cast recommendation as a Lotka-Volterra dynamical system, where breaking reduces to a problem of optimal control. We then give an efficient learning algorithm, provide theoretical guarantees, and empirically demonstrate the utility of our approach on semi-synthetic data.
• Abstract（参考訳）: ユーザのエンゲージメントを最適化することは、現代のレコメンデーションシステムにとって重要な目標だが、消費リスクの増大、燃え尽き症候群、中毒性など、ユーザに盲目的に促す。 デジタル幸福を促進するために、ほとんどのプラットフォームは定期的に休憩を促すサービスを提供している。 しかし、これらは手動で設定する必要があるため、ユーザーとシステムの両方に最適ではないかもしれない。 本稿では,推奨事項におけるブレークの役割について検討し,長期的な取り組みを促進・持続する最適なブレークポリシーを学ぶための枠組みを提案する。 レコメンデーションダイナミクスはポジティブなフィードバックとネガティブなフィードバックの両方に影響を受けやすいという考えに基づいて、我々はレコメンデーションをロッカ・ボルテラ力学系として位置づけた。 次に、効率的な学習アルゴリズムを提供し、理論的保証を提供し、半合成データに対するアプローチの有用性を実証的に実証する。

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