論文の概要: The Nah Bandit: Modeling User Non-compliance in Recommendation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07897v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 03:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:09:23.243145
- Title: The Nah Bandit: Modeling User Non-compliance in Recommendation Systems
- Title（参考訳）: Nah Bandit:レコメンデーションシステムにおけるユーザ非準拠のモデル化
- Authors: Tianyue Zhou, Jung-Hoon Cho, Cathy Wu,
- Abstract要約: Expert with Clustering(EWC)は、推奨オプションと推奨されないオプションの両方からのフィードバックを取り入れた階層的なアプローチで、ユーザの好み学習を加速する。
EWCは教師付き学習と伝統的な文脈的バンディットアプローチの両方を上回ります。
この研究は、より効果的なレコメンデーションシステムのための堅牢なフレームワークを提供する、Nah Banditにおける将来の研究の基礎を築いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.421459418045937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommendation systems now pervade the digital world, ranging from advertising to entertainment. However, it remains challenging to implement effective recommendation systems in the physical world, such as in mobility or health. This work focuses on a key challenge: in the physical world, it is often easy for the user to opt out of taking any recommendation if they are not to her liking, and to fall back to her baseline behavior. It is thus crucial in cyber-physical recommendation systems to operate with an interaction model that is aware of such user behavior, lest the user abandon the recommendations altogether. This paper thus introduces the Nah Bandit, a tongue-in-cheek reference to describe a Bandit problem where users can say `nah' to the recommendation and opt for their preferred option instead. As such, this problem lies in between a typical bandit setup and supervised learning. We model the user non-compliance by parameterizing an anchoring effect of recommendations on users. We then propose the Expert with Clustering (EWC) algorithm, a hierarchical approach that incorporates feedback from both recommended and non-recommended options to accelerate user preference learning. In a recommendation scenario with $N$ users, $T$ rounds per user, and $K$ clusters, EWC achieves a regret bound of $O(N\sqrt{T\log K} + NT)$, achieving superior theoretical performance in the short term compared to LinUCB algorithm. Experimental results also highlight that EWC outperforms both supervised learning and traditional contextual bandit approaches. This advancement reveals that effective use of non-compliance feedback can accelerate preference learning and improve recommendation accuracy. This work lays the foundation for future research in Nah Bandit, providing a robust framework for more effective recommendation systems.
- Abstract（参考訳）: 推薦システムは今や、広告からエンターテイメントまで、デジタルの世界に浸透している。
しかし、移動や健康など、物理的な世界で効果的なレコメンデーションシステムを実装することは依然として困難である。
この作業は重要な課題に焦点を絞っている。物理的な世界では、ユーザーが自分の好みに合わない場合は、オプトアウトしてオプトアウトし、ベースラインの行動に戻ることは、しばしば容易である。
したがって、サイバー物理レコメンデーションシステムにおいて、そのようなユーザの振る舞いを認識したインタラクションモデルで操作することが重要であり、ユーザーはレコメンデーションを完全に放棄する。
そこで本稿では,Nah Banditについて紹介する。Nah Banditは,ユーザが推奨語に“nah”と入力して,その代わりに好みのオプションを選択する,というBandit問題を記述する。
そのため、この問題は典型的なバンディット設定と教師あり学習の中間にある。
ユーザに対するレコメンデーションのアンカー効果をパラメータ化することで、ユーザの非コンプライアンスをモデル化する。
次に、推奨オプションと非推奨オプションの両方からのフィードバックを取り入れた階層的アプローチであるExpert with Clustering (EWC)アルゴリズムを提案する。
ユーザあたり$N$、ユーザ毎$T$ラウンド、クラスタ毎$K$のレコメンデーションシナリオでは、EWCは、LinUCBアルゴリズムと比較して短期的に優れた理論的性能を達成するために、$O(N\sqrt{T\log K} + NT)$の後悔の限界を達成している。
実験の結果、EWCは教師付き学習と伝統的な文脈的バンディットアプローチの両方に優れていた。
この進歩は、非コンプライアンスフィードバックを効果的に活用することで、嗜好学習を加速し、レコメンデーション精度を向上させることを明らかにする。
この研究は、より効果的なレコメンデーションシステムのための堅牢なフレームワークを提供する、Nah Banditにおける将来の研究の基礎を築いた。
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