論文の概要: Safe Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05292v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 15:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:34:39.686675
• Title: Safe Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: 安全な協調フィルタリング
• Authors: Riku Togashi, Tatsushi Oka, Naoto Ohsaka, Tetsuro Morimura
• Abstract要約: 本研究では, 満足度が低いユーザに対して, 推奨品質を優先する「安全な」協調フィルタリング手法を提案する。 我々は、最もスケーラブルな最小二乗(iALS)を暗黙的に交互に拡張する頑健で実用的なアルゴリズムを開発した。 実世界のデータセットに対する実証的な評価は、我々のアプローチの優れたテール性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.145085584637746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Excellent tail performance is crucial for modern machine learning tasks, such as algorithmic fairness, class imbalance, and risk-sensitive decision making, as it ensures the effective handling of challenging samples within a dataset. Tail performance is also a vital determinant of success for personalised recommender systems to reduce the risk of losing users with low satisfaction. This study introduces a "safe" collaborative filtering method that prioritises recommendation quality for less-satisfied users rather than focusing on the average performance. Our approach minimises the conditional value at risk (CVaR), which represents the average risk over the tails of users' loss. To overcome computational challenges for web-scale recommender systems, we develop a robust yet practical algorithm that extends the most scalable method, implicit alternating least squares (iALS). Empirical evaluation on real-world datasets demonstrates the excellent tail performance of our approach while maintaining competitive computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの公正性、クラス不均衡、リスクに敏感な意思決定といった現代の機械学習タスクでは、データセット内の挑戦的なサンプルの効果的な処理が保証されるため、優れたテールパフォーマンスが不可欠である。 テールパフォーマンスは、満足度の低いユーザを失うリスクを減らすために、パーソナライズドレコメンデーションシステムにとって成功の重要な決定要因でもある。 本研究では,平均性能に注目するのではなく,満足度の低いユーザの推奨品質を優先する「安全な」協調フィルタリング手法を提案する。 提案手法は,利用者の損失に対する平均リスクを表す条件付リスク値(CVaR)を最小化する。 ウェブスケールレコメンデータシステムの計算課題を克服するため、最もスケーラブルな手法を拡張し、最小二乗(iALS)を暗黙的に交互に拡張する頑健で実用的なアルゴリズムを開発した。 実世界のデータセットに対する実証的な評価は、競争力のある計算効率を維持しながら、我々のアプローチの優れたテール性能を示す。

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