論文の概要: Measuring the Predictability of Recommender Systems using Structural Complexity Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08829v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 22:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:32:47.970532
• Title: Measuring the Predictability of Recommender Systems using Structural Complexity Metrics
• Title（参考訳）: 構造複雑度測定を用いたレコメンダシステムの予測可能性の測定
• Authors: Alfonso Valderrama, Andrés Abeliuk,
• Abstract要約: 本研究では,ユーザ・イテム評価行列の構造的複雑さに基づいて,RSの予測可能性を測定するためのデータ駆動メトリクスを提案する。 予測可能性の低いスコアは、複雑で予測不可能なユーザとイテムのインタラクションを示し、高い予測可能性スコアは予測可能性を持つより複雑なパターンを明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6429591199690016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems (RS) are central to the filtering and curation of online content. These algorithms predict user ratings for unseen items based on past preferences. Despite their importance, the innate predictability of RS has received limited attention. This study introduces data-driven metrics to measure the predictability of RS based on the structural complexity of the user-item rating matrix. A low predictability score indicates complex and unpredictable user-item interactions, while a high predictability score reveals less complex patterns with predictive potential. We propose two strategies that use singular value decomposition (SVD) and matrix factorization (MF) to measure structural complexity. By perturbing the data and evaluating the prediction of the perturbed version, we explore the structural consistency indicated by the SVD singular vectors. The assumption is that a random perturbation of highly structured data does not change its structure. Empirical results show a high correlation between our metrics and the accuracy of the best-performing prediction algorithms on real data sets.
• Abstract（参考訳）: Recommender System (RS) はオンラインコンテンツのフィルタリングとキュレーションの中心である。 これらのアルゴリズムは、過去の好みに基づいて、目に見えない項目のユーザ評価を予測する。 その重要性にもかかわらず、RSの生まれつきの予測可能性には注意が向けられている。 本研究では,ユーザ・イテム評価行列の構造的複雑さに基づいて,RSの予測可能性を測定するためのデータ駆動メトリクスを提案する。 予測可能性の低いスコアは、複雑で予測不可能なユーザとイテムのインタラクションを示し、高い予測可能性スコアは予測可能性を持つより複雑なパターンを明らかにします。 本稿では,特異値分解(SVD)と行列分解(MF)の2つの手法を提案する。 データを摂動し、摂動バージョンの予測を評価することにより、SVD特異ベクトルによって示される構造的整合性について検討する。 この仮定は、高度に構造化されたデータのランダムな摂動がその構造を変えないという仮定である。 実験結果から,実データ集合上での最良の予測アルゴリズムの精度と測定値との間には高い相関関係が認められた。

関連論文リスト

• Ranking and Combining Latent Structured Predictive Scores without Labeled Data [2.5064967708371553]
  本稿では,新しい教師なしアンサンブル学習モデル(SUEL)を提案する。 連続的な予測スコアを持つ予測器のセット間の依存関係を利用して、ラベル付きデータなしで予測器をランク付けし、それらをアンサンブルされたスコアに重み付けする。 提案手法の有効性は、シミュレーション研究とリスク遺伝子発見の現実的応用の両方を通じて厳密に評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T20:14:42Z)
• RHiOTS: A Framework for Evaluating Hierarchical Time Series Forecasting Algorithms [0.393259574660092]
  RHiOTSは、階層的な時系列予測モデルとアルゴリズムを実世界のデータセット上で堅牢性を評価するように設計されている。 RHiOTSは、複雑な多次元ロバストネス評価結果を直感的で容易に解釈可能なビジュアルに変換する革新的な可視化コンポーネントを組み込んでいる。 従来の統計的手法は、変換効果が非常に破壊的である場合を除き、最先端のディープラーニングアルゴリズムよりも頑健であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T18:52:15Z)
• Structured Prediction in Online Learning [66.36004256710824]
  オンライン学習環境における構造化予測のための理論的・アルゴリズム的枠組みについて検討する。 このアルゴリズムは教師付き学習環境からの最適アルゴリズムの一般化であることを示す。 本稿では,非定常データ分布,特に逆データを含む2番目のアルゴリズムについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T07:45:02Z)
• Variable Importance in High-Dimensional Settings Requires Grouping [19.095605415846187]
  Conditional Permutation Importance (CPI)は、そのような場合のPIの制限をバイパスする。 クラスタリングまたはいくつかの事前知識を介して統計的に変数をグループ化すると、ある程度のパワーバックが得られる。 重み付けにより拡張された手法は,高相関なグループであっても,型Iエラーを制御可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T00:21:47Z)
• CARE: Large Precision Matrix Estimation for Compositional Data [9.440956168571617]
  合成精度行列の正確な仕様を導入し,その基礎となる行列に関連付ける。 この接続を利用して、スパース基底精度行列を推定する合成正規化推定法(CARE)を提案する。 筆者らの理論は, 同定と推定の間の興味深いトレードオフを明らかにし, 構成データ解析における次元性の祝福を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T14:20:22Z)
• Accelerated structured matrix factorization [0.0]
  行列分解は、複雑な高次元データにおいて、実際の信号は一般に低次元構造にあるという考え方を利用する。 ベイジアン縮退を先取りして,高次元行列分解のための計算に便利な手法を考案する。 行と列のエンティティ間の依存性は、要素内でフレキシブルなスパースパターンを誘導することによってモデル化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T11:35:01Z)
• Doing Great at Estimating CATE? On the Neglected Assumptions in Benchmark Comparisons of Treatment Effect Estimators [91.3755431537592]
  もっとも単純な設定であっても、無知性仮定に基づく推定は誤解を招く可能性があることを示す。 異種処理効果評価のための機械学習ベンチマークデータセットを2つ検討した。 ベンチマークデータセットの固有の特性が、他のものよりもいくつかのアルゴリズムを好んでいる点を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T13:21:27Z)
• Sparse PCA via $l_{2,p}$-Norm Regularization for Unsupervised Feature Selection [138.97647716793333]
  再構成誤差を$l_2,p$ノルム正規化と組み合わせることで,単純かつ効率的な特徴選択手法を提案する。 提案する非教師付きモデルを解くための効率的な最適化アルゴリズムを提案し,アルゴリズムの収束と計算の複雑さを理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T04:08:38Z)
• Representation Learning for Sequence Data with Deep Autoencoding Predictive Components [96.42805872177067]
  本稿では,シーケンスデータの有用な表現が潜在空間における単純な構造を示すべきという直感に基づく,シーケンスデータの自己教師型表現学習法を提案する。 我々は,過去と将来のウィンドウ間の相互情報である潜在特徴系列の予測情報を最大化することにより,この潜時構造を奨励する。 提案手法は,ノイズの多い動的システムの潜時空間を復元し,タスク予測のための予測特徴を抽出し,エンコーダを大量の未ラベルデータで事前訓練する場合に音声認識を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T03:34:01Z)
• Learning Output Embeddings in Structured Prediction [73.99064151691597]
  構造化予測に対する強力で柔軟なアプローチは、予測される構造化対象を潜在的に無限次元の特徴空間に埋め込むことである。 原空間における予測は、前像問題の解法により計算される。 本研究では,新しい特徴空間に出力埋め込みと回帰関数の有限近似を共同で学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T09:32:53Z)
• Performance metrics for intervention-triggering prediction models do not reflect an expected reduction in outcomes from using the model [71.9860741092209]
  臨床研究者はしばしばリスク予測モデルの中から選択し評価する。 振り返りデータから算出される標準メトリクスは、特定の仮定の下でのみモデルユーティリティに関係します。 予測が時間を通して繰り返し配信される場合、標準メトリクスとユーティリティの関係はさらに複雑になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T16:26:49Z)

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。