論文の概要: Beyond Relevance: An Adaptive Exploration-Based Framework for Personalized Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19525v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 10:27:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:21.637430
• Title: Beyond Relevance: An Adaptive Exploration-Based Framework for Personalized Recommendations
• Title（参考訳）: Beyond Relevance: パーソナライズされたレコメンデーションのための適応的な探索ベースのフレームワーク
• Authors: Edoardo Bianchi,
• Abstract要約: 本稿では,多様性と新規性を促進するための探索に基づく推薦フレームワークを提案する。 ユーザ制御探索機構は、探索されていないクラスタから選択的にサンプリングすることで多様性を高める。 MovieLensデータセットの実験では、探索を可能にすることで、リスト内の類似性が0.34から0.26に減少し、予期せぬ結果が0.73に増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recommender systems must balance personalization, diversity, and robustness to cold-start scenarios to remain effective in dynamic content environments. This paper introduces an adaptive, exploration-based recommendation framework that adjusts to evolving user preferences and content distributions to promote diversity and novelty without compromising relevance. The system represents items using sentence-transformer embeddings and organizes them into semantically coherent clusters through an online algorithm with adaptive thresholding. A user-controlled exploration mechanism enhances diversity by selectively sampling from under-explored clusters. Experiments on the MovieLens dataset show that enabling exploration reduces intra-list similarity from 0.34 to 0.26 and increases unexpectedness to 0.73, outperforming collaborative filtering and popularity-based baselines. A/B testing with 300 simulated users reveals a strong link between interaction history and preference for diversity, with 72.7% of long-term users favoring exploratory recommendations. Computational analysis confirms that clustering and recommendation processes scale linearly with the number of clusters. These results demonstrate that adaptive exploration effectively mitigates over-specialization while preserving personalization and efficiency.
• Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは、動的コンテンツ環境において効果を維持するために、パーソナライズ、多様性、堅牢性をコールドスタートシナリオにバランスさせなければならない。 本稿では,ユーザの嗜好やコンテンツ配信の進化に適応した探索に基づく推薦フレームワークを導入し,妥当性を損なうことなく多様性とノベルティを促進する。 このシステムは文変換器の埋め込みを用いてアイテムを表現し、適応しきい値付きオンラインアルゴリズムを通じて意味的に一貫性のあるクラスタに整理する。 ユーザ制御探索機構は、探索されていないクラスタから選択的にサンプリングすることで多様性を高める。 MovieLensデータセットの実験では、探索を可能にすることで、リスト内の類似性が0.34から0.26に減少し、予期せぬ結果が0.73に向上し、協調フィルタリングと人気ベースラインを上回ることが示されている。 300人のシミュレートされたユーザによるA/Bテストでは、インタラクション履歴と多様性の選好との間に強いつながりがあることが示され、72.7%のユーザが探索的なレコメンデーションを好んでいる。 計算解析により、クラスタリングとレコメンデーションプロセスがクラスタ数と線形にスケールすることを確認する。 これらの結果から,適応探索はパーソナライズと効率を保ちながら,過剰な特殊化を効果的に軽減することが示された。

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