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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02058v3
• Date: Tue, 21 May 2024 10:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 19:20:36.674781
• 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: 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 causes a detriment to the predictive capability of the system, as it is only able to estimate potential interest in items for which there is a consensus in their evaluation, rather than being able to estimate potential interest in any item. 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。 これはシステムの予測能力を損なう原因であり、いかなる項目にも潜在的な関心を見積もることができるのではなく、評価にコンセンサスがある項目に対する潜在的な関心を見積もることができるからである。 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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