論文の概要: How to Diversify any Personalized Recommender? A User-centric Pre-processing approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02156v1
• Date: Fri, 03 May 2024 15:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 01:28:27.618430
• Title: How to Diversify any Personalized Recommender? A User-centric Pre-processing approach
• Title（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションの多様化 : ユーザ中心の事前処理アプローチ
• Authors: Manel Slokom, Laura Hollink,
• Abstract要約: 推薦性能を維持しつつ,Top-Nレコメンデーションの多様性を向上させるための新しいアプローチを提案する。 当社のアプローチでは,ユーザを幅広いコンテンツカテゴリやトピックに公開するための,ユーザ中心の事前処理戦略を採用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper, we introduce a novel approach to improve the diversity of Top-N recommendations while maintaining recommendation performance. Our approach employs a user-centric pre-processing strategy aimed at exposing users to a wide array of content categories and topics. We personalize this strategy by selectively adding and removing a percentage of interactions from user profiles. This personalization ensures we remain closely aligned with user preferences while gradually introducing distribution shifts. Our pre-processing technique offers flexibility and can seamlessly integrate into any recommender architecture. To evaluate our approach, we run extensive experiments on two publicly available data sets for news and book recommendations. We test various standard and neural network-based recommender system algorithms. Our results show that our approach generates diverse recommendations, ensuring users are exposed to a wider range of items. Furthermore, leveraging pre-processed data for training leads to recommender systems achieving performance levels comparable to, and in some cases, better than those trained on original, unmodified data. Additionally, our approach promotes provider fairness by facilitating exposure to minority or niche categories.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レコメンデーション性能を維持しつつ,Top-Nレコメンデーションの多様性を向上させるための新しいアプローチを提案する。 当社のアプローチでは,ユーザを幅広いコンテンツカテゴリやトピックに公開するための,ユーザ中心の事前処理戦略を採用しています。 ユーザプロファイルからインタラクションのパーセンテージを選択的に追加・削除することで、この戦略をパーソナライズする。 このパーソナライゼーションは、徐々に配布シフトを導入しながら、ユーザの好みと密に一致し続けることを保証します。 我々の事前処理技術は柔軟性を提供し、どんな推奨アーキテクチャにもシームレスに統合できます。 提案手法を評価するため,ニュースと書籍の推薦のための2つの公開データセットについて広範な実験を行った。 我々は、様々な標準およびニューラルネットワークベースのレコメンデータシステムアルゴリズムをテストする。 提案手法は,多様なレコメンデーションを生成し,より広い範囲の項目にユーザをさらけ出すことを保証している。 さらに、事前処理されたデータをトレーニングに活用することで、元の未修正データでトレーニングされたものよりもパフォーマンスレベルに匹敵する、そして場合によっては、パフォーマンスレベルを達成することを推奨するシステムに繋がる。 さらに,本手法は,マイノリティカテゴリーやニッチカテゴリーへの露出を促進することによって,プロバイダの公平性を促進する。

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