論文の概要: Exploration on Demand: From Algorithmic Control to User Empowerment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21884v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 14:57:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.547224
• Title: Exploration on Demand: From Algorithmic Control to User Empowerment
• Title（参考訳）: 需要の探索:アルゴリズム制御からユーザエンパワーメントへ
• Authors: Edoardo Bianchi,
• Abstract要約: 本稿では,映画レコメンデーションにおけるパーソナライズと多様性を効果的にバランスする,ユーザ制御探索を用いた適応クラスタリングフレームワークを提案する。 より少ないクラスタから戦略的にサンプリングすることで,推薦の多様性を制御できる新しい探索機構を提案する。 我々の大規模言語モデルに基づくA/Bテスト手法は、300人のシミュレーションユーザーによって実施され、72.7%の長期ユーザーが純粋に悪用されたものよりも探索的レコメンデーションを好むことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems often struggle with over-specialization, which severely limits users' exposure to diverse content and creates filter bubbles that reduce serendipitous discovery. To address this fundamental limitation, this paper introduces an adaptive clustering framework with user-controlled exploration that effectively balances personalization and diversity in movie recommendations. Our approach leverages sentence-transformer embeddings to group items into semantically coherent clusters through an online algorithm with dynamic thresholding, thereby creating a structured representation of the content space. Building upon this clustering foundation, we propose a novel exploration mechanism that empowers users to control recommendation diversity by strategically sampling from less-engaged clusters, thus expanding their content horizons while preserving relevance. Experiments on the MovieLens dataset demonstrate the system's effectiveness, showing that exploration significantly reduces intra-list similarity from 0.34 to 0.26 while simultaneously increasing unexpectedness to 0.73. Furthermore, our Large Language Model-based A/B testing methodology, conducted with 300 simulated users, reveals that 72.7% of long-term users prefer exploratory recommendations over purely exploitative ones, providing strong evidence for the system's ability to promote meaningful content discovery without sacrificing user satisfaction.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、ユーザの多様なコンテンツへの露出を厳しく制限し、セレンディピティーな発見を減らすフィルターバブルを生成する、過剰な特殊化に苦慮することが多い。 そこで本研究では,映画レコメンデーションのパーソナライゼーションと多様性を効果的にバランスする,ユーザ制御探索による適応クラスタリングフレームワークを提案する。 提案手法は文変換器の埋め込みを利用して動的しきい値付きオンラインアルゴリズムを用いてアイテムをセマンティック・コヒーレントなクラスタにグループ化し,コンテンツ空間の構造化表現を生成する。 このクラスタリング基盤を基盤として,より少ないクラスタから戦略的に抽出し,関連性を保ちながらコンテンツの水平線を拡大することにより,ユーザが推薦の多様性を制御できるようにするための新たな探索機構を提案する。 MovieLensデータセットの実験では、システムの有効性が示され、探索によってリスト内の類似性が 0.34 から 0.26 に大幅に減少し、同時に予期せぬものも 0.73 に増加した。 さらに,300人のシミュレーションユーザで実施した大規模言語モデルに基づくA/Bテスト手法では,72.7%の長期ユーザが純粋に悪用されたユーザよりも探索的レコメンデーションを好んでおり,ユーザの満足を損なうことなく意味のあるコンテンツ発見を促進する能力を示す強い証拠が得られた。

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