論文の概要: Our Model Achieves Excellent Performance on MovieLens: What Does it Mean?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09985v3
- Date: Sun, 24 Mar 2024 15:53:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 03:38:04.876695
- Title: Our Model Achieves Excellent Performance on MovieLens: What Does it Mean?
- Title（参考訳）: 私たちのモデルはMovieLensの優れたパフォーマンスを実現します。それは何を意味するのか?
- Authors: Yu-chen Fan, Yitong Ji, Jie Zhang, Aixin Sun,
- Abstract要約: 我々は、MovieLensデータセットの綿密な分析を行う。
MovieLensプラットフォームと対話する場合、異なる段階でのユーザインタラクションには大きな違いがある。
そこで本研究では,MovieLensシステムで使用されるインタラクション生成機構と,一般的な実世界のレコメンデーションシナリオとの相違について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.3971105361606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A typical benchmark dataset for recommender system (RecSys) evaluation consists of user-item interactions generated on a platform within a time period. The interaction generation mechanism partially explains why a user interacts with (e.g., like, purchase, rate) an item, and the context of when a particular interaction happened. In this study, we conduct a meticulous analysis of the MovieLens dataset and explain the potential impact of using the dataset for evaluating recommendation algorithms. We make a few main findings from our analysis. First, there are significant differences in user interactions at the different stages when a user interacts with the MovieLens platform. The early interactions largely define the user portrait which affects the subsequent interactions. Second, user interactions are highly affected by the candidate movies that are recommended by the platform's internal recommendation algorithm(s). Third, changing the order of user interactions makes it more difficult for sequential algorithms to capture the progressive interaction process. We further discuss the discrepancy between the interaction generation mechanism that is employed by the MovieLens system and that of typical real-world recommendation scenarios. In summary, the MovieLens platform demonstrates an efficient and effective way of collecting user preferences to address cold-starts. However, models that achieve excellent recommendation accuracy on the MovieLens dataset may not demonstrate superior performance in practice, for at least two kinds of differences: (i) the differences in the contexts of user-item interaction generation, and (ii) the differences in user knowledge about the item collections. While results on MovieLens can be useful as a reference, they should not be solely relied upon as the primary justification for the effectiveness of a recommendation system model.
- Abstract（参考訳）: レコメンデータシステム(RecSys)評価のための典型的なベンチマークデータセットは、時間内にプラットフォーム上で生成されるユーザとテムのインタラクションで構成されている。
インタラクション生成メカニズムは、ユーザがアイテム(例えば、購入、レート)と相互作用する理由と、特定のインタラクションが発生した時のコンテキストを部分的に説明します。
本研究では,MovieLensデータセットの微妙な解析を行い,提案アルゴリズムを用いて推薦アルゴリズムの評価を行う可能性について説明する。
分析からいくつかの主な知見を得た。
まず、ユーザーがMovieLensプラットフォームと対話する場合、異なる段階でのユーザインタラクションには大きな違いがある。
初期のインタラクションは、主にその後のインタラクションに影響を与えるユーザポートレートを定義します。
第2に、ユーザインタラクションは、プラットフォームの内部推奨アルゴリズムによって推奨される候補映画に大きく影響を受ける。
第3に、ユーザインタラクションの順序を変更することで、シーケンシャルアルゴリズムがプログレッシブインタラクションプロセスをキャプチャすることがより困難になる。
さらに、MovieLensシステムで使用されるインタラクション生成機構と、典型的な実世界のレコメンデーションシナリオとの相違についても論じる。
要約すると、MovieLensプラットフォームは、コールドスタートに対処するためにユーザの好みを収集する効率的かつ効果的な方法を示している。
しかし、MovieLensデータセット上で優れたレコメンデーション精度を達成するモデルは、少なくとも2種類の違いがあるため、実際には優れたパフォーマンスを示すことができないかもしれない。
一 ユーザ・イテムインタラクション生成の文脈の違い、及び
(2)アイテムコレクションに関するユーザ知識の違い。
MovieLensの結果は参照として有用であるが、レコメンデーションシステムモデルの有効性の第一の正当性としてのみ依存すべきではない。
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