論文の概要: Regret Guarantees for Adversarial Online Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05765v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 19:30:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 18:44:03.081947
• Title: Regret Guarantees for Adversarial Online Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: オンライン協調フィルタリングにおける規則保証
• Authors: Stephen Pasteris, Fabio Vitale, Mark Herbster, Claudio Gentile
• Abstract要約: 我々は,ユーザ・イテム選好行列上の二クラスタリング仮定の下で機能する完全適応アルゴリズムを設計・解析する。 このアルゴリズムは,ユーザの順序,項目の空間,および選好行列の双クラスタリングパラメータに関する事前知識を無視しながら,最適な後悔の保証を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.967967483127893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the problem of online collaborative filtering under no-repetition constraints, whereby users need to be served content in an online fashion and a given user cannot be recommended the same content item more than once. We design and analyze a fully adaptive algorithm that works under biclustering assumptions on the user-item preference matrix, and show that this algorithm exhibits an optimal regret guarantee, while being oblivious to any prior knowledge about the sequence of users, the universe of items, as well as the biclustering parameters of the preference matrix. We further propose a more robust version of the algorithm which addresses the scenario when the preference matrix is adversarially perturbed. We then give regret guarantees that scale with the amount by which the preference matrix is perturbed from a biclustered structure. To our knowledge, these are the first results on online collaborative filtering that hold at this level of generality and adaptivity under no-repetition constraints.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,オンライン・コラボレーション・フィルタリングの課題について検討し,ユーザがオンライン・スタイルでコンテンツを配信する必要があること,ユーザが同じコンテンツアイテムを1回以上推薦できないこと,等について考察する。 本研究では,ユーザの嗜好行列上の二クラスタリング仮定の下で機能する完全適応型アルゴリズムの設計と解析を行い,このアルゴリズムがユーザの順序,項目の空間,および選好行列の二クラスタリングパラメータに関する事前知識に偏りなく,最適な後悔の保証を示すことを示す。 さらに、選好行列が逆向きに摂動した場合のシナリオに対処するアルゴリズムのより堅牢なバージョンを提案する。 次に,二クラスター構造から選好行列が摂動する量に応じて,そのスケールを後悔する保証を与える。 我々の知る限り、これらはオンライン共同フィルタリングにおける最初の成果であり、このレベルの一般化と適応性は、反復的制約下で維持される。

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