論文の概要: MUSS: Multilevel Subset Selection for Relevance and Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11126v2
• Date: Tue, 20 May 2025 07:43:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.9323
• Title: MUSS: Multilevel Subset Selection for Relevance and Diversity
• Title（参考訳）: MUSS: 関連性と多様性のためのマルチレベルサブセット選択
• Authors: Vu Nguyen, Andrey Kan,
• Abstract要約: レコメンデーションシステムでは、さまざまなレコメンデーションを提供しながら、関連する項目を選択することに興味がある。 本稿では,このタイプの問題を解析するための新しい理論的アプローチを提案し,その手法が最適目的の定数係数近似を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8254343133177295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of relevant and diverse subset selection has a wide range of applications, including recommender systems and retrieval-augmented generation (RAG). For example, in recommender systems, one is interested in selecting relevant items, while providing a diversified recommendation. Constrained subset selection problem is NP-hard, and popular approaches such as Maximum Marginal Relevance (MMR) are based on greedy selection. Many real-world applications involve large data, but the original MMR work did not consider distributed selection. This limitation was later addressed by a method called DGDS which allows for a distributed setting using random data partitioning. Here, we exploit structure in the data to further improve both scalability and performance on the target application. We propose MUSS, a novel method that uses a multilevel approach to relevant and diverse selection. In a recommender system application, our method can not only improve the performance up to $4$ percent points in precision, but is also $20$ to $80$ times faster. Our method is also capable of outperforming baselines on RAG-based question answering accuracy. We present a novel theoretical approach for analyzing this type of problems, and show that our method achieves a constant factor approximation of the optimal objective. Moreover, our analysis also resulted in a $\times 2$ tighter bound for DGDS compared to previously known bound.
• Abstract（参考訳）: 関連性があり多様なサブセット選択の問題には、レコメンダシステムや検索拡張生成(RAG)など、幅広い応用がある。 例えば、レコメンデーションシステムでは、さまざまなレコメンデーションを提供しながら、関連する項目を選択することに興味がある。 制約された部分集合選択問題はNPハードであり、MMR(Maximum Marginal Relevance)のような一般的なアプローチは欲求選択に基づいている。 多くの実世界のアプリケーションは大規模なデータを含むが、MMRの当初の作業は分散選択を考慮しなかった。 この制限は後にDGDSと呼ばれる方法で対処され、ランダムなデータパーティショニングを使った分散設定が可能になった。 ここでは、データの構造を利用して、ターゲットアプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスをさらに改善する。 関連性および多種多様な選択に対する多レベルアプローチを用いた新しい手法であるMUSSを提案する。 推薦システムアプリケーションでは,提案手法は精度が最大4ドルまで向上するだけでなく,20ドルから80ドル程度の高速化を実現している。 また,本手法はRAGに基づく質問応答精度のベースラインを上回り得る。 本稿では,このタイプの問題を解析するための新しい理論的アプローチを提案し,その手法が最適目的の定数係数近似を実現することを示す。 さらに, 解析の結果, DGDS に対する$\times 2$ tighted bound が, 既知境界よりも強い値となった。

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