論文の概要: Dataset-Agnostic Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07294v2
- Date: Wed, 23 Apr 2025 08:52:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-24 20:25:50.735241
- Title: Dataset-Agnostic Recommender Systems
- Title（参考訳）: データセットに依存しないレコメンダシステム
- Authors: Tri Kurniawan Wijaya, Edoardo D'Amico, Xinyang Shao,
- Abstract要約: DAReSは、微調整を必要とせずに、単一のデータセットをさまざまなデータセットに自律的に適応できるようにすることを目的としている。
DareSは、さまざまなアプリケーションドメインにまたがるレコメンデーションシステムを構築するための、より効率的でスケーラブルなソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47109219881156855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems have become a cornerstone of personalized user experiences, yet their development typically involves significant manual intervention, including dataset-specific feature engineering, hyperparameter tuning, and configuration. To this end, we introduce a novel paradigm: Dataset-Agnostic Recommender Systems (DAReS) that aims to enable a single codebase to autonomously adapt to various datasets without the need for fine-tuning, for a given recommender system task. Central to this approach is the Dataset Description Language (DsDL), a structured format that provides metadata about the dataset's features and labels, and allow the system to understand dataset's characteristics, allowing it to autonomously manage processes like feature selection, missing values imputation, noise removal, and hyperparameter optimization. By reducing the need for domain-specific expertise and manual adjustments, DAReS offers a more efficient and scalable solution for building recommender systems across diverse application domains. It addresses critical challenges in the field, such as reusability, reproducibility, and accessibility for non-expert users or entry-level researchers.
- Abstract（参考訳）: リコメンダシステムはパーソナライズされたユーザエクスペリエンスの基盤となっているが、その開発には一般的に、データセット固有の機能エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、設定など、重要な手作業による介入が伴う。
この目的のために、指定されたレコメンダシステムタスクに対して、細調整を必要とせずに、単一のコードベースが様々なデータセットに自律的に適応できるようにすることを目的とした、データセット非依存のレコメンダシステム(DAReS)という新しいパラダイムを紹介します。
このアプローチの中心にあるのは、データセットの特徴とラベルに関するメタデータを提供する構造化フォーマットであるDataset Description Language(DsDL)である。
ドメイン固有の専門知識や手動調整の必要性を減らすことで、DAReSはさまざまなアプリケーションドメインにまたがる推奨システムを構築するための、より効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。
非専門家やエントリーレベルの研究者にとって、再利用性、再現性、アクセシビリティなど、この分野における重要な課題に対処する。
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