論文の概要: Incorporating Recklessness to Collaborative Filtering based Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02058v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 12:26:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:32:28.055385
• Title: Incorporating Recklessness to Collaborative Filtering based Recommender Systems
• Title（参考訳）: 協調フィルタリングに基づくレコメンダシステムへの無謀性の導入
• Authors: Diego Pérez-López, Fernando Ortega, Ángel González-Prieto, Jorge Dueñas-Lerín,
• Abstract要約: 本稿では,行列分解に基づく推薦システムの学習過程において,新しい用語を取り入れることを提案する。 無謀さは、予測された評価の出力確率分布のばらつきを考慮に入れます。 実験結果から、無謀性はリスクレギュレーションだけでなく、予測の量や品質も改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.956580283193176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are intrinsically tied to a reliability/coverage dilemma: The more reliable we desire the forecasts, the more conservative the decision will be and thus, the fewer items will be recommended. This leads to a significant drop in the novelty of these systems, since instead of recommending uncertain unusual items, they focus on predicting items with guaranteed success. In this paper, we propose the inclusion of a new term in the learning process of matrix factorization-based recommender systems, called recklessness, that takes into account the variance of the output probability distribution of the predicted ratings. In this way, gauging this recklessness measure we can force more spiky output distribution, enabling the control of the risk level desired when making decisions about the reliability of a prediction. Experimental results demonstrate that recklessness not only allows for risk regulation but also improves the quantity and quality of predictions provided by the recommender system.
• Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは本質的に信頼性とカバレッジのジレンマに結びついている: 予測の信頼性が高ければ高いほど、決定はより保守的になり、したがって、より少ない項目が推奨される。 これは、不確実なアイテムを推奨する代わりに、成功を保証されたアイテムを予測することに集中するため、これらのシステムの新規性を大幅に低下させる。 本稿では,行列因数分解に基づく推薦システムの学習過程において,予測された評価の出力確率分布のばらつきを考慮した新しい用語「無謀性」を提案する。 このようにして、この無謀性尺度を掲げることで、よりスパイクな出力分布を強制することができ、予測の信頼性に関する決定を行う際に、望ましいリスクレベルの制御を可能にします。 実験結果から、無謀性はリスクレギュレーションだけでなく、レコメンダシステムが提供する予測量や品質も改善することが示された。

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