論文の概要: Hesitation and Tolerance in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09950v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 08:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:24.715438
• Title: Hesitation and Tolerance in Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムにおけるヒューイテーションと耐久性
• Authors: Kuan Zou, Aixin Sun, Xuemeng Jiang, Yitong Ji, Hao Zhang, Jing Wang, Ruijie Guo,
• Abstract要約: ためらいは広く、ユーザエクスペリエンスに大きな影響を与えています。 ユーザーが興味のないコンテンツにより多くの時間を費やすと、ネガティブな感情が生まれます。 我々は,寛容行動を示す信号を特定し,電子商取引と短ビデオプラットフォームの両方からのデータセットを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.755867719862394
• License:
• Abstract: User interactions in recommender systems are inherently complex, often involving behaviors that go beyond simple acceptance or rejection. One particularly common behavior is hesitation, where users deliberate over recommended items, signaling uncertainty. Our large-scale surveys, with 6,644 and 3,864 responses respectively, confirm that hesitation is not only widespread but also has a profound impact on user experiences. When users spend additional time engaging with content they are ultimately uninterested in, this can lead to negative emotions, a phenomenon we term as tolerance. The surveys reveal that such tolerance behaviors often arise after hesitation and can erode trust, satisfaction, and long-term loyalty to the platform. For instance, a click might reflect a need for more information rather than genuine interest, and prolonged exposure to unsuitable content amplifies frustration. This misalignment between user intent and system interpretation introduces noise into recommendation training, resulting in suggestions that increase uncertainty and disengagement. To address these issues, we identified signals indicative of tolerance behavior and analyzed datasets from both e-commerce and short-video platforms. The analysis shows a strong correlation between increased tolerance behavior and decreased user activity. We integrated these insights into the training process of a recommender system for a major short-video platform. Results from four independent online A/B experiments demonstrated significant improvements in user retention, achieved with minimal additional computational costs. These findings underscore the importance of recognizing hesitation as a ubiquitous user behavior and addressing tolerance to enhance satisfaction, build trust, and sustain long-term engagement in recommender systems.
• Abstract（参考訳）: レコメンデータシステムにおけるユーザインタラクションは本質的に複雑で、多くの場合、単純な受け入れや拒絶以上の振る舞いを伴います。 特に一般的な行動の1つは、ユーザーが推奨項目を慎重に検討し、不確実性を示すためである。 大規模調査では6,644件,3,864件の回答が得られた。 ユーザーが興味のないコンテンツにより多くの時間を費やすと、ネガティブな感情が生まれます。 これらの調査は、そのような寛容な行動は、ためらいの後にしばしば起こり、プラットフォームに対する信頼、満足、長期的な忠誠を損なう可能性があることを明らかにしている。 例えば、クリックは真の興味ではなくより多くの情報を必要とすることを反映し、不適切なコンテンツへの長時間の露出はフラストレーションを増幅する。 このユーザ意図とシステム解釈のミスアライメントは、推薦トレーニングにノイズを導入し、不確実性と解離を増大させる提案をもたらす。 これらの問題に対処するため、耐性を示す信号を特定し、Eコマースとショートビデオプラットフォームの両方からのデータセットを分析した。 分析の結果,寛容行動の増大とユーザ活動の減少との間には強い相関関係が認められた。 我々はこれらの知見を、主要なショートビデオプラットフォームのためのレコメンデータシステムのトレーニングプロセスに統合した。 4つの独立したオンラインA/B実験の結果、最小の計算コストで達成されたユーザ保持の大幅な改善が示された。 これらの知見は, ユーザ行動のユビキタス化と, 満足度の向上, 信頼の確立, 推奨システムにおける長期的関与の維持に対処することの重要性を浮き彫りにした。

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