Fugu-MT 論文翻訳(概要): KNNs of Semantic Encodings for Rating Prediction

論文の概要: KNNs of Semantic Encodings for Rating Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00412v2
Date: Tue, 28 Mar 2023 12:01:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-29 18:50:52.675462
Title: KNNs of Semantic Encodings for Rating Prediction
Title（参考訳）: レーティング予測のための意味的符号化のKNN
Authors: L\'eo Laugier, Raghuram Vadapalli, Thomas Bonald, Lucas Dixon
Abstract要約: 本稿では,テキストのセマンティックな類似性を,評価予測のためのユーザ参照表現に応用することを提案する。このアプローチは、エッジが意味的類似性によって定義されるレビューテキストからのテキストスニペットのグラフとして、ユーザの好みを表す。この手法は定量的に評価され、この方法でテキストを活用することは、強いメモリベースとモデルベースの協調フィルタリングベースラインの両方より優れていることを強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.099316505624726
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper explores a novel application of textual semantic similarity to user-preference representation for rating prediction. The approach represents a user's preferences as a graph of textual snippets from review text, where the edges are defined by semantic similarity. This textual, memory-based approach to rating prediction enables review-based explanations for recommendations. The method is evaluated quantitatively, highlighting that leveraging text in this way outperforms both strong memory-based and model-based collaborative filtering baselines.
Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストのセマンティックな類似性を利用した評価予測手法を提案する。このアプローチは、エッジが意味的類似性によって定義されるレビューテキストからのテキストスニペットのグラフとして、ユーザの好みを表す。このテキストによるメモリベースの評価予測アプローチは、レコメンデーションのためのレビューベースの説明を可能にする。この手法は定量的に評価され、この方法でテキストを活用すると、強いメモリベースとモデルベースの協調フィルタリングベースラインの両方で性能が向上する。

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