Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zeroshot Listwise Learning to Rank Algorithm for Recommendation

論文の概要: Zeroshot Listwise Learning to Rank Algorithm for Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13703v1
Date: Thu, 05 Sep 2024 09:16:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 16:25:16.261370
Title: Zeroshot Listwise Learning to Rank Algorithm for Recommendation
Title（参考訳）: Zeroshot Listwise Learning to Rank Algorithm for Recommendation
Authors: Hao Wang,
Abstract要約: ランク付けの学習は、ディープニューラルネットワークのような他の技術と比較して珍しい技術である。我々は、推薦アルゴリズムをランク付けするためにゼロショットリストワイズを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.694872363688119
License:
Abstract: Learning to rank is a rare technology compared with other techniques such as deep neural networks. The number of experts in the field is roughly 1/6 of the number of professionals in deep learning. Being an effective ranking methodology, learning to rank has been widely used in the field of information retrieval. However, in recent years, learning to rank as a recommendation approach has been on decline. In this paper, we take full advantage of order statistic approximation and power law distribution to design a zeroshot listwise learning to rank algorithm for recommendation. We prove in the experiment section that our approach is both accurate and fair.
Abstract（参考訳）: ランク付けの学習は、ディープニューラルネットワークのような他の技術と比較して珍しい技術である。この分野の専門家の数は、ディープラーニングの専門家の約1/6である。効果的なランク付け手法として、情報検索の分野ではランク付けの学習が広く用いられている。しかし、近年では推薦アプローチとしての格付けの学習は減少傾向にある。本稿では,次数統計近似と電力法則分布の利点をフル活用して,ゼロショットリストワイズでアルゴリズムのランク付けを推奨するアルゴリズムを設計する。実験セクションでは、我々のアプローチが正確かつ公平であることを示す。

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