論文の概要: Are We Solving a Well-Defined Problem? A Task-Centric Perspective on Recommendation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21188v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:50:47.525027
• Title: Are We Solving a Well-Defined Problem? A Task-Centric Perspective on Recommendation Tasks
• Title（参考訳）: 精巧な問題解決は可能か? : 勧告課題のタスク中心的視点
• Authors: Aixin Sun,
• Abstract要約: 我々はRecSysタスクの定式化を解析し、入力出力構造、時間力学、候補項目選択といった重要なコンポーネントを強調した。 本稿では,タスク特異性とモデル一般化可能性のバランスについて考察し,タスク定式化がロバストな評価と効率的なソリューション開発の基礎となることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.705107776194616
• License:
• Abstract: Recommender systems (RecSys) leverage user interaction history to predict and suggest relevant items, shaping user experiences across various domains. While many studies adopt a general problem definition, i.e., to recommend preferred items to users based on past interactions, such abstraction often lacks the domain-specific nuances necessary for practical deployment. However, models are frequently evaluated using datasets from online recommender platforms, which inherently reflect these specificities. In this paper, we analyze RecSys task formulations, emphasizing key components such as input-output structures, temporal dynamics, and candidate item selection. All these factors directly impact offline evaluation. We further examine the complexities of user-item interactions, including decision-making costs, multi-step engagements, and unobservable interactions, which may influence model design and loss functions. Additionally, we explore the balance between task specificity and model generalizability, highlighting how well-defined task formulations serve as the foundation for robust evaluation and effective solution development. By clarifying task definitions and their implications, this work provides a structured perspective on RecSys research. The goal is to help researchers better navigate the field, particularly in understanding specificities of the RecSys tasks and ensuring fair and meaningful evaluations.
• Abstract（参考訳）: Recommenderシステム(RecSys)は、ユーザインタラクション履歴を活用して、関連する項目を予測し、提案し、さまざまなドメインにわたるユーザエクスペリエンスを形成する。 多くの研究では、過去のインタラクションに基づいた推奨項目をユーザに推奨するために、一般的な問題定義を採用しているが、そのような抽象化は、実践的なデプロイメントに必要なドメイン固有のニュアンスを欠いていることが多い。 しかしながら、モデルは、本質的にこれらの特異性を反映するオンラインレコメンデータプラットフォームのデータセットを使用して、頻繁に評価される。 本稿では,RecSysタスクの定式化を解析し,入力出力構造,時間的ダイナミクス,候補項目選択といった重要な要素を強調した。 これらの要因はすべて、オフライン評価に直接影響を与えます。 さらに、モデル設計や損失関数に影響を与える可能性のある意思決定コスト、多段階の関与、観測不能な相互作用を含む、ユーザとイテムの相互作用の複雑さについて検討する。 さらに、タスク特異性とモデル一般化可能性のバランスについて検討し、タスク定式化がいかに堅牢な評価と効率的なソリューション開発の基礎となるかを明らかにする。 タスク定義とその意味を明確にすることで、この研究はRecSys研究に関する構造化された視点を提供する。 目標は、研究者が特にRecSysタスクの特異性を理解し、公平で有意義な評価を確実にすることを支援することだ。

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