論文の概要: Adversarial Online Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05765v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 13:31:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:45.174266
• Title: Adversarial Online Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: 対訳 オンライン協調フィルタリング
• Authors: Stephen Pasteris, Fabio Vitale, Mark Herbster, Claudio Gentile, Andre' Panisson,
• Abstract要約: 非繰り返し制約下でのオンライン協調フィルタリングの問題点について検討する。 我々は,ユーザ・イテムの選好行列上の二クラスタリング仮定の下で機能するアルゴリズムを設計し,解析する。 このアルゴリズムは,完全適応性を維持しつつ,最適な後悔の保証を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.931533714651376
• License:
• 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 start by designing and analyzing an algorithm that works under biclustering assumptions on the user-item preference matrix, and show that this algorithm exhibits an optimal regret guarantee, while being fully adaptive, in that it is 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 then propose a more robust version of this algorithm which operates with general matrices. Also this algorithm is parameter free, and we prove regret guarantees that scale with the amount by which the preference matrix deviates 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. Finally, we complement our theoretical findings with simple experiments on real-world datasets aimed at both validating the theory and empirically comparing to standard baselines. This comparison shows the competitive advantage of our approach over these baselines.
• 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提供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。 まず,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アルゴリズムの設計と解析から始め,このアルゴリズムは,ユーザのシーケンス,項目の宇宙,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従わずに,完全に適応しながら最適な後悔の保証を示すことを示す。 次に、このアルゴリズムのより堅牢なバージョンを提案し、一般行列で動作させる。 また、このアルゴリズムはパラメータフリーであり、選好行列が二クラスタ構造から逸脱する量でそのスケールが保証されていることを証明している。 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。 最後に,理論の検証と標準ベースラインとの実証的な比較を目的とした実世界のデータセットに関する簡単な実験により,理論的知見を補完する。 この比較は、これらのベースラインに対する我々のアプローチの競争上の優位性を示している。

関連論文リスト

• Adaptively Learning to Select-Rank in Online Platforms [34.258659206323664]
  本研究は、異種ユーザの候補プールからアイテムを適応的にランク付けすることの課題に対処する。 本研究では,多様なユーザの好みや項目位置の影響を考慮に入れたユーザ応答モデルを構築した。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットで実施された実験は、アルゴリズムがベースラインを上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T15:33:48Z)
• Oracle Efficient Algorithms for Groupwise Regret [7.840453701379554]
  睡眠専門家によるBlum & Lykouris(Blum & Lykouris)の簡易な修正は、外的後悔不在集団の考慮を減らし、よく理解された問題に効果的に還元できることを示す。 グループ間で一様に比較すると,従来のオンライン線形回帰アルゴリズムに比べ誤差が大幅に改善され,グループ的に反省する保証がないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T02:17:22Z)
• Overcoming Prior Misspecification in Online Learning to Rank [4.665041704405341]
  我々は,前者の要求に適合する適応アルゴリズムを提案し,解析する。 クリックフィードバックに加えてスカラー関連フィードバックも検討する。 合成実験と実世界の実験の両方を用いて,本アルゴリズムの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T15:48:00Z)
• Fast online ranking with fairness of exposure [29.134493256287072]
  このアルゴリズムは計算が高速で、ソート演算が支配的であり、メモリ効率が良く、理論的な保証も強いことを示します。 ユーザ側のパフォーマンスを最大化する基本方針と比較して,提案アルゴリズムは,計算オーバーヘッドが無視できるような推奨事項に,露出基準の複雑な公平性を組み込むことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T12:35:36Z)
• Efficient First-Order Contextual Bandits: Prediction, Allocation, and Triangular Discrimination [82.52105963476703]
  統計的学習、オンライン学習、その他における繰り返しのテーマは、低騒音の問題に対してより速い収束率が可能であることである。 1次保証は統計的およびオンライン学習において比較的よく理解されている。 三角識別と呼ばれる対数損失と情報理論量が一階保証を得る上で基本的な役割を担っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T19:20:34Z)
• The Stereotyping Problem in Collaboratively Filtered Recommender Systems [77.56225819389773]
  行列分解に基づく協調フィルタリングアルゴリズムは,ある種のステレオタイピングを誘導することを示す。 一般のユーザ層では、テキストセットの好みが反相関性がある場合、これらの項目は、ユーザーには推奨されない。 本稿では,各ユーザの多様な利害関係を捉えるために,代替的なモデリング修正を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:37:47Z)
• Multi-View Spectral Clustering with High-Order Optimal Neighborhood Laplacian Matrix [57.11971786407279]
  マルチビュースペクトルクラスタリングは、データ間の固有のクラスタ構造を効果的に明らかにすることができる。 本稿では,高次最適近傍ラプラシア行列を学習するマルチビュースペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, 1次ベースと高次ベースの両方の線形結合の近傍を探索し, 最適ラプラシア行列を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T12:28:40Z)
• A Scalable, Adaptive and Sound Nonconvex Regularizer for Low-rank Matrix Completion [60.52730146391456]
  そこで我々は,適応的かつ音質の高い"核フロベニウスノルム"と呼ばれる新しい非スケーラブルな低ランク正規化器を提案する。 特異値の計算をバイパスし、アルゴリズムによる高速な最適化を可能にする。 既存の行列学習手法では最速でありながら、最先端の回復性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-14T18:47:58Z)
• Discrete-Valued Latent Preference Matrix Estimation with Graph Side Information [12.836994708337144]
  最適なサンプルの複雑さにマッチするアルゴリズムを開発する。 我々のアルゴリズムはエラーをモデル化し、予測性能の点で既存のアルゴリズムより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T06:29:24Z)
• SetRank: A Setwise Bayesian Approach for Collaborative Ranking from Implicit Feedback [50.13745601531148]
  提案手法は,提案システムにおける暗黙的フィードバックの特性に対応するために,協調的ランキング(SeetRank)のためのセッティングワイドベイズ的手法を提案する。 具体的には、SetRankは、新しい設定された選好比較の後方確率を最大化することを目的としている。 また、SetRankの理論解析により、余剰リスクの境界が$sqrtM/N$に比例できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T06:40:48Z)
• Optimal Clustering from Noisy Binary Feedback [75.17453757892152]
  本稿では,二元的ユーザフィードバックから一組のアイテムをクラスタリングする問題について検討する。 最小クラスタ回復誤差率のアルゴリズムを考案する。 適応選択のために,情報理論的誤差下界の導出にインスパイアされたアルゴリズムを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-10-14T09:18:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。