論文の概要: Robust portfolio optimization for recommender systems considering uncertainty of estimated statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10250v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 10:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:57:51.197696
• Title: Robust portfolio optimization for recommender systems considering uncertainty of estimated statistics
• Title（参考訳）: 推定統計の不確実性を考慮したレコメンダシステムのロバストポートフォリオ最適化
• Authors: Tomoya Yanagi, Shunnosuke Ikeda, Yuichi Takano,
• Abstract要約: 本稿では,基数に基づく不確実性集合に基づく推定統計の不確実性に対応する,ロバストなポートフォリオ最適化モデルを提案する。 提案手法は,様々なレーティング予測アルゴリズムの推薦品質を向上させる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.928964540437144
• License:
• Abstract: This paper is concerned with portfolio optimization models for creating high-quality lists of recommended items to balance the accuracy and diversity of recommendations. However, the statistics (i.e., expectation and covariance of ratings) required for mean--variance portfolio optimization are subject to inevitable estimation errors. To remedy this situation, we focus on robust optimization techniques that derive reliable solutions to uncertain optimization problems. Specifically, we propose a robust portfolio optimization model that copes with the uncertainty of estimated statistics based on the cardinality-based uncertainty sets. This robust portfolio optimization model can be reduced to a mixed-integer linear optimization problem, which can be solved exactly using mathematical optimization solvers. Experimental results using two publicly available rating datasets demonstrate that our method can improve not only the recommendation accuracy but also the diversity of recommendations compared with conventional mean--variance portfolio optimization models. Notably, our method has the potential to improve the recommendation quality of various rating prediction algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,推薦項目の精度と多様性のバランスをとるために,推奨項目の高品質リストを作成するためのポートフォリオ最適化モデルについて検討する。 しかし、平均分散ポートフォリオ最適化に必要な統計(すなわち、評価の期待と共分散)は、避けられない推定誤差を伴っている。 この状況を改善するため、不確実な最適化問題に対する信頼性の高い解決策を導出する堅牢な最適化手法に焦点をあてる。 具体的には,基数に基づく不確実性集合に基づく推定統計の不確実性に対応する,ロバストなポートフォリオ最適化モデルを提案する。 このロバストなポートフォリオ最適化モデルは混合整数線形最適化問題に還元することができ、数学的最適化解法を用いて正確に解ける。 2つの公開評価データセットを用いた実験結果から,提案手法は推薦精度だけでなく,従来の平均分散ポートフォリオ最適化モデルと比較して推薦の多様性も向上できることが示された。 特に,本手法は,各種評価予測アルゴリズムの推薦品質を向上させる可能性がある。

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