論文の概要: Revisiting Reciprocal Recommender Systems: Metrics, Formulation, and Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09748v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 07:21:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 17:24:19.915310
• Title: Revisiting Reciprocal Recommender Systems: Metrics, Formulation, and Method
• Title（参考訳）: 相互レコメンダシステムの再検討:メトリクス、定式化、方法
• Authors: Chen Yang, Sunhao Dai, Yupeng Hou, Wayne Xin Zhao, Jun Xu, Yang Song, Hengshu Zhu,
• Abstract要約: RRSの性能を包括的かつ正確に評価する5つの新しい評価指標を提案する。 因果的観点からRSを定式化し、二元的介入として勧告を定式化する。 提案手法では,結果の一致を最大化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.364834418531366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reciprocal recommender systems~(RRS), conducting bilateral recommendations between two involved parties, have gained increasing attention for enhancing matching efficiency. However, the majority of existing methods in the literature still reuse conventional ranking metrics to separately assess the performance on each side of the recommendation process. These methods overlook the fact that the ranking outcomes of both sides collectively influence the effectiveness of the RRS, neglecting the necessity of a more holistic evaluation and a capable systemic solution. In this paper, we systemically revisit the task of reciprocal recommendation, by introducing the new metrics, formulation, and method. Firstly, we propose five new evaluation metrics that comprehensively and accurately assess the performance of RRS from three distinct perspectives: overall coverage, bilateral stability, and balanced ranking. These metrics provide a more holistic understanding of the system's effectiveness and enable a comprehensive evaluation. Furthermore, we formulate the RRS from a causal perspective, formulating recommendations as bilateral interventions, which can better model the decoupled effects of potential influencing factors. By utilizing the potential outcome framework, we further develop a model-agnostic causal reciprocal recommendation method that considers the causal effects of recommendations. Additionally, we introduce a reranking strategy to maximize matching outcomes, as measured by the proposed metrics. Extensive experiments on two real-world datasets from recruitment and dating scenarios demonstrate the effectiveness of our proposed metrics and approach. The code and dataset are available at: https://github.com/RUCAIBox/CRRS.
• Abstract（参考訳）: 相互レコメンデーションシステム~(RRS)は、両者の双方のレコメンデーションを行うもので、マッチング効率の向上に注目が集まっている。 しかし、文献における既存の手法の大部分は、従来のランク付け基準を再利用してレコメンデーションプロセスの各側面のパフォーマンスを別々に評価している。 これらの手法は、両者のランキング結果がRSSの有効性に一括して影響を及ぼし、より包括的評価と有能な体系解の必要性を無視しているという事実を見落としている。 本稿では,新たなメトリクス,定式化,方法を導入することで,相互レコメンデーションの課題を体系的に再考する。 まず,3つの異なる視点からRSSの性能を総合的かつ正確に評価する5つの新しい評価指標を提案する。 これらのメトリクスは、システムの有効性をより包括的に理解し、包括的な評価を可能にする。 さらに、因果的観点からRSを定式化し、二元的介入として勧告を定式化し、潜在的影響因子の疎結合効果をより良くモデル化する。 潜在的な結果の枠組みを利用することで,提案手法の因果効果を考慮したモデルに依存しない因果関係のレコメンデーション手法をさらに発展させる。 また,提案手法では,結果の一致を最大化するための評価戦略を提案する。 採用シナリオとデートシナリオから得られた2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、提案したメトリクスとアプローチの有効性を実証する。 コードとデータセットは、https://github.com/RUCAIBox/CRRS.comで公開されている。

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