論文の概要: Structured Conformal Inference for Matrix Completion with Applications to Group Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17561v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 07:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:24:57.770481
• Title: Structured Conformal Inference for Matrix Completion with Applications to Group Recommender Systems
• Title（参考訳）: 行列補完に対する構造的等角的推論と群 Recommender システムへの応用
• Authors: Ziyi Liang, Tianmin Xie, Xin Tong, Matteo Sesia,
• Abstract要約: 本手法は, わずかに観察された行列内において, 与えられた不足成分群に対する連立信頼領域を構築するための共形推論法を開発した。 提案手法はモデルに依存しないため,どのブラックボックスの行列補完アルゴリズムと組み合わせて,グループレベルの推薦に対して信頼性の高い不確実性推定を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.519348575982004
• License:
• Abstract: We develop a conformal inference method to construct a joint confidence region for a given group of missing entries within a sparsely observed matrix, focusing primarily on entries from the same column. Our method is model-agnostic and can be combined with any ``black-box'' matrix completion algorithm to provide reliable uncertainty estimation for group-level recommendations. For example, in the context of movie recommendations, it is useful to quantify the uncertainty in the ratings assigned by all members of a group to the same movie, enabling more informed decision-making when individual preferences may conflict. Unlike existing conformal techniques, which estimate uncertainty for one individual at a time, our method provides stronger group-level guarantees by assembling a structured calibration dataset that mimics the dependencies expected in the test group. To achieve this, we introduce a generalized weighted conformalization framework that addresses the lack of exchangeability arising from structured calibration, introducing several innovations to overcome associated computational challenges. We demonstrate the practicality and effectiveness of our approach through extensive numerical experiments and an analysis of the MovieLens 100K dataset.
• Abstract（参考訳）: 本手法は, 粗い行列内で, 主に同一列からのエントリに着目した, 与えられた欠落したエントリ群に対して, 連立信頼領域を構築するための共形推論法である。 提案手法はモデルに依存しないため,任意の 'black-box'' 行列補完アルゴリズムと組み合わせて,グループレベルの推薦に対して信頼性の高い不確実性推定を行うことができる。 例えば、映画レコメンデーションの文脈では、グループのすべてのメンバーが同じ映画に割り当てられた評価の不確かさを定量化し、個人の好みが矛盾する可能性があるときにより情報的な意思決定を可能にするのが有用である。 本手法は,1人の個人に対する不確実性を推定する既存のコンフォメーション手法とは違って,テストグループで期待される依存関係を模倣する構造化キャリブレーションデータセットを組み込むことで,より強力なグループレベルの保証を提供する。 これを実現するために、構造化キャリブレーションによる交換可能性の欠如に対処する一般化された重み付き共形化フレームワークを導入し、関連する計算課題を克服する革新をいくつか導入する。 大規模な数値実験とMovieLens 100Kデータセットの解析により,本手法の有効性と有効性を示す。

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