論文の概要: Diversity of What? On the Different Conceptualizations of Diversity in Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02026v1
- Date: Fri, 03 May 2024 11:58:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 01:28:28.028738
- Title: Diversity of What? On the Different Conceptualizations of Diversity in Recommender Systems
- Title(参考訳): 多様性とは何か? : 推薦システムにおける多様性の概念の相違について
- Authors: Sanne Vrijenhoek, Savvina Daniil, Jorden Sandel, Laura Hollink,
- Abstract要約: 3つの異なる公共サービスメディア組織における実践者が、推奨システムの範囲内で多様性を概念化する方法について検討する。
この制限された領域においても多様性の概念化は大きく異なり、標準化された概念化が達成される可能性は低い。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.29127054707887967
- License:
- Abstract: Diversity is a commonly known principle in the design of recommender systems, but also ambiguous in its conceptualization. Through semi-structured interviews we explore how practitioners at three different public service media organizations in the Netherlands conceptualize diversity within the scope of their recommender systems. We provide an overview of the goals that they have with diversity in their systems, which aspects are relevant, and how recommendations should be diversified. We show that even within this limited domain, conceptualization of diversity greatly varies, and argue that it is unlikely that a standardized conceptualization will be achieved. Instead, we should focus on effective communication of what diversity in this particular system means, thus allowing for operationalizations of diversity that are capable of expressing the nuances and requirements of that particular domain.
- Abstract(参考訳): 多様性はレコメンダシステムの設計において一般的に知られている原則であるが、概念化においても曖昧である。
半構造化されたインタビューを通じて、オランダの3つの異なる公共サービスメディア組織の実践者が、推奨システムの範囲内で多様性を概念化する方法について調査する。
システムにおける多様性、どの側面が関係しているか、どのように推奨を多様化すべきか、といった目標について概説する。
この制限された領域においても多様性の概念化は大きく異なり、標準化された概念化が達成される可能性は低い。
代わりに、私たちは、この特定のシステムの多様性の意味を効果的にコミュニケーションすることに集中し、それによって、特定のドメインのニュアンスや要求を表現できる多様性の運用を可能にします。
関連論文リスト
- Diversify Question Generation with Retrieval-Augmented Style Transfer [68.00794669873196]
本稿では,検索型スタイル転送のためのフレームワーク RAST を提案する。
本研究の目的は,多様なテンプレートのスタイルを質問生成に活用することである。
多様性報酬と一貫性報酬の重み付けを最大化する新しい強化学習(RL)ベースのアプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T02:27:31Z) - Knowledge Graph Context-Enhanced Diversified Recommendation [53.3142545812349]
本研究では,知識グラフ(KG)の複雑な文脈における多角化RecSys領域について検討する。
私たちのコントリビューションには、革新的なメトリック、エンティティカバレッジ、KGドメイン内の多様性を効果的に定量化するリレーショナルカバレッジの導入が含まれています。
そこで本稿では,文脈整合性を維持しつつ,KG項目の埋め込みを符号化するCAU(Conditional Alignment and Uniformity)という新しい手法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T03:18:57Z) - A Taxonomy of Decentralized Identifier Methods for Practitioners [50.76687001060655]
SSI(Self-Sovereign Identity)の新たなアイデンティティ管理パラダイムの中核となるのは、W3C Decentralized Identifiers(DID)標準である。
本稿では, DID手法を選択する際に, 実践者が情報的意思決定を行えるようにするためのDID手法の分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T13:01:40Z) - Performative Recommendation: Diversifying Content via Strategic
Incentives [13.452510519858995]
学習が戦略的コンテンツクリエーターにインセンティブを与え、多様なコンテンツを作る方法を示します。
われわれのアプローチは、コンテンツに対する戦略的変化を予想する、新しい形式の正規化に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T21:02:28Z) - Measuring Commonality in Recommendation of Cultural Content: Recommender
Systems to Enhance Cultural Citizenship [67.5613995938273]
そこで本稿では,文化内容の特定のカテゴリにおいて,特定のユーザ集団に親しみのあるレコメンデーションの度合いを反映した新しい尺度として,共通性を導入する。
以上の結果から,共通性は既存の指標と相補的なシステム行動の特性を捉え,利用者の文化的市民性を高めることを目的としたリコメンデータシステムにおける代替的非個人化介入の必要性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-02T19:14:49Z) - Diversity in Sociotechnical Machine Learning Systems [2.9973947110286163]
近年,機械学習(ML)研究における社会文化的多様性への関心が高まっている。
我々は、科学哲学と異なる多様性概念の分類を示し、これらの概念の根底にある明確な根拠を解明する。
多様性がグループパフォーマンスに寄与するメカニズムの概要を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T21:26:38Z) - Operationalizing Framing to Support Multiperspective Recommendations of
Opinion Pieces [1.3286165491120467]
コミュニケーション科学から取り入れたフレーミングの概念を運用する。
この概念をトピック関連推奨リストの再ランク付けに適用する。
オフライン評価の結果,提案手法はレコメンデーションリストの視点の多様性を高めることができることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T14:40:34Z) - Simultaneous Relevance and Diversity: A New Recommendation Inference
Approach [81.44167398308979]
本稿では,新しいCF推論手法である負対陽性を導入することにより,一般協調フィルタリング(CF)を拡張した新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、様々な高度なレベルでの幅広い推奨シナリオ/ユースケースに適用できる。
公開データセットと実世界の生産データに関する分析と実験により、我々のアプローチは、関連性および多様性に関する既存の手法を同時に上回ることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T22:20:12Z) - Evaluating the Evaluation of Diversity in Natural Language Generation [43.05127848086264]
本稿では,自然言語生成システムにおける多様性指標を評価するためのフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,NLGシステムの改善に向けた重要なステップである,さまざまな多様性指標の理解を促進することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T20:44:10Z)
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。