論文の概要: Learning k-Determinantal Point Processes for Personalized Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15983v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 02:24:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 21:11:15.007293
• Title: Learning k-Determinantal Point Processes for Personalized Ranking
• Title（参考訳）: 個人格付けのためのk-決定点過程の学習
• Authors: Yuli Liu, Christian Walder, Lexing Xie,
• Abstract要約: パーソナライズされたランキングのセット確率比較に基づく新しい最適化基準LkPを提案する。 LkPは広く適用でき、既存のレコメンデーションモデルに適用すると、パフォーマンスも大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.677246792673564
• License:
• Abstract: The key to personalized recommendation is to predict a personalized ranking on a catalog of items by modeling the user's preferences. There are many personalized ranking approaches for item recommendation from implicit feedback like Bayesian Personalized Ranking (BPR) and listwise ranking. Despite these methods have shown performance benefits, there are still limitations affecting recommendation performance. First, none of them directly optimize ranking of sets, causing inadequate exploitation of correlations among multiple items. Second, the diversity aspect of recommendations is insufficiently addressed compared to relevance. In this work, we present a new optimization criterion LkP based on set probability comparison for personalized ranking that moves beyond traditional ranking-based methods. It formalizes set-level relevance and diversity ranking comparisons through a Determinantal Point Process (DPP) kernel decomposition. To confer ranking interpretability to the DPP set probabilities and prioritize the practicality of LkP, we condition the standard DPP on the cardinality k of the DPP-distributed set, known as k-DPP, a less-explored extension of DPP. The generic stochastic gradient descent based technique can be directly applied to optimizing models that employ LkP. We implement LkP in the context of both Matrix Factorization (MF) and neural networks approaches, on three real-world datasets, obtaining improved relevance and diversity performances. LkP is broadly applicable, and when applied to existing recommendation models it also yields strong performance improvements, suggesting that LkP holds significant value to the field of recommender systems.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションの鍵は、ユーザの好みをモデル化することで、アイテムのカタログ上のパーソナライズされたランキングを予測することである。 Bayesian Personalized Ranking (BPR)やListwise Rankingといった暗黙のフィードバックから、アイテムレコメンデーションのためのパーソナライズされたランキングアプローチが多数存在する。 これらのメソッドはパフォーマンス上のメリットを示しているが、推奨パフォーマンスに影響を与える制限がある。 まず、それらのどれも集合のランクを直接最適化しておらず、複数の項目間の相関が不十分である。 第2に、レコメンデーションの多様性の側面は、関連性に比較して不十分である。 本研究では,従来のランク付け手法を超越したパーソナライズされたランキングに対して,設定確率比較に基づく新しい最適化基準LkPを提案する。 これは、DPP(Determinantal Point Process)カーネルの分解によって、設定レベルの関連性と多様性のランキングの比較を定式化する。 DPP集合の確率にランク付けし、LkPの実用性を優先するために、標準 DPP を DPP のあまり探索されていない拡張である k-DPP として知られる DPP 分布集合の濃度 k に設定する。 一般確率勾配降下に基づく手法は、LkPを用いたモデルの最適化に直接適用することができる。 行列因子化(MF)とニューラルネットワークアプローチの両方の文脈において、LkPを実世界の3つのデータセット上に実装し、妥当性と多様性のパフォーマンスを改善した。 LkPは広く適用可能であり、既存のレコメンデーションモデルに適用すると、パフォーマンスも大幅に向上し、レコメンデーションシステムの分野においてLkPが大きな価値を持っていることを示唆している。

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