論文の概要: Uncertain Multi-Objective Recommendation via Orthogonal Meta-Learning Enhanced Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13180v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 08:10:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:06.599884
• Title: Uncertain Multi-Objective Recommendation via Orthogonal Meta-Learning Enhanced Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 直交メタラーニング強化ベイズ最適化による不確実な多目的勧告
• Authors: Hongxu Wang, Zhu Sun, Yingpeng Du, Lu Zhang, Tiantian He, Yew-Soon Ong,
• Abstract要約: 本稿では,ルールベースの精度駆動システムから行動認識,不確実な多目的RSに至るまで,RSの自律性を5つの異なるレベルに分類する新しい枠組みを提案する。 個人の好みに基づいて複数の目的を動的に識別し、最適化し、より倫理的でインテリジェントなユーザー中心のレコメンデーションを促進するアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.031396809114625
• License:
• Abstract: Recommender systems (RSs) play a crucial role in shaping our digital interactions, influencing how we access and engage with information across various domains. Traditional research has predominantly centered on maximizing recommendation accuracy, often leading to unintended side effects such as echo chambers and constrained user experiences. Drawing inspiration from autonomous driving, we introduce a novel framework that categorizes RS autonomy into five distinct levels, ranging from basic rule-based accuracy-driven systems to behavior-aware, uncertain multi-objective RSs - where users may have varying needs, such as accuracy, diversity, and fairness. In response, we propose an approach that dynamically identifies and optimizes multiple objectives based on individual user preferences, fostering more ethical and intelligent user-centric recommendations. To navigate the uncertainty inherent in multi-objective RSs, we develop a Bayesian optimization (BO) framework that captures personalized trade-offs between different objectives while accounting for their uncertain interdependencies. Furthermore, we introduce an orthogonal meta-learning paradigm to enhance BO efficiency and effectiveness by leveraging shared knowledge across similar tasks and mitigating conflicts among objectives through the discovery of orthogonal information. Finally, extensive empirical evaluations demonstrate the effectiveness of our method in optimizing uncertain multi-objectives for individual users, paving the way for more adaptive and user-focused RSs.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステム(RS)は、デジタルインタラクションを形成する上で重要な役割を担います。 従来の研究は主に推奨精度の最大化に重点を置いており、しばしばエコーチャンバーや制約されたユーザー体験のような意図しない副作用につながる。 自律運転からインスピレーションを得て、我々は、ルールベースの精度駆動システムから行動認識、不確実な多目的RSまで、RSの自律性を5つの異なるレベルに分類する新しいフレームワークを導入する。 そこで本研究では,個人の好みに基づいて複数の目的を動的に識別し,最適化し,より倫理的でインテリジェントなユーザ中心のレコメンデーションを促進するアプローチを提案する。 多目的RSに固有の不確実性をナビゲートするために、不確実な相互依存性を考慮しつつ、異なる目的間の個人化されたトレードオフをキャプチャするベイズ最適化(BO)フレームワークを開発する。 さらに,同種の課題にまたがる共有知識を活用し,直交情報の発見を通じて目的間の対立を緩和することにより,BO効率と有効性を向上する直交メタラーニングパラダイムを導入する。 最後に, 個別ユーザに対する不確実な多目的性を最適化し, より適応的でユーザ中心のRSを実現するための方法として, 提案手法の有効性を実証した。

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