論文の概要: Efficient Pointwise-Pairwise Learning-to-Rank for News Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17711v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 10:27:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 20:20:41.315407
• Title: Efficient Pointwise-Pairwise Learning-to-Rank for News Recommendation
• Title（参考訳）: ニュースレコメンデーションのための効率的なポイントワイズ学習
• Authors: Nithish Kannen, Yao Ma, Gerrit J. J. van den Burg, Jean Baptiste Faddoul,
• Abstract要約: ニュースレコメンデーションは、各ユーザのインタラクション履歴と好みに基づいてパーソナライズを行う、困難なタスクである。 最近の研究は、事前学習された言語モデル(PLM)の力を利用して、ニュース項目を直接ランク付けする手法を用いて、ポイントワイド、ペアワイド、リストワイドの3つのカテゴリに分類している。 本稿では,PLMに基づくニュースレコメンデーションのための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.979979613916754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: News recommendation is a challenging task that involves personalization based on the interaction history and preferences of each user. Recent works have leveraged the power of pretrained language models (PLMs) to directly rank news items by using inference approaches that predominately fall into three categories: pointwise, pairwise, and listwise learning-to-rank. While pointwise methods offer linear inference complexity, they fail to capture crucial comparative information between items that is more effective for ranking tasks. Conversely, pairwise and listwise approaches excel at incorporating these comparisons but suffer from practical limitations: pairwise approaches are either computationally expensive or lack theoretical guarantees, and listwise methods often perform poorly in practice. In this paper, we propose a novel framework for PLM-based news recommendation that integrates both pointwise relevance prediction and pairwise comparisons in a scalable manner. We present a rigorous theoretical analysis of our framework, establishing conditions under which our approach guarantees improved performance. Extensive experiments show that our approach outperforms the state-of-the-art methods on the MIND and Adressa news recommendation datasets.
• Abstract（参考訳）: ニュースレコメンデーションは、各ユーザのインタラクション履歴と好みに基づいてパーソナライズを行う、困難なタスクである。 最近の研究は、事前学習された言語モデル(PLM)の力を利用して、ニュース項目を直接ランク付けする手法を用いて、ポイントワイド、ペアワイド、リストワイドの3つのカテゴリに分類している。 ポイントワイズ手法は線形推論の複雑さを提供するが、それらの手法はタスクのランク付けに有効である項目間の重要な比較情報を捕捉することができない。 逆に、ペアワイズアプローチとリストワイズアプローチは、これらの比較を組み込むのに優れているが、実用的な制限に悩まされている:ペアワイズアプローチは計算的に高価か理論的な保証が欠如しており、リストワイズ手法は実際は不十分であることが多い。 本稿では,PLMに基づくニュースレコメンデーションのための新しいフレームワークを提案する。 本稿では,本フレームワークの厳密な理論的解析を行い,提案手法が性能向上を保証できる条件を確立する。 MINDおよびAdressaニュースレコメンデーションデータセットにおいて,本手法が最先端の手法より優れていることを示す。

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