論文の概要: The Environmental Impact of Ensemble Techniques in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11649v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 14:06:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:22.790972
• Title: The Environmental Impact of Ensemble Techniques in Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムにおけるアンサンブル手法の環境影響
• Authors: Jannik Nitschke,
• Abstract要約: 推薦システムにおけるアンサンブル技術は10～30%の精度向上を実証しているが、その環境影響は未測定のままである。 この論文は、単一最適化モデルと比較してアンサンブル技術が環境に与える影響について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensemble techniques in recommender systems have demonstrated accuracy improvements of 10-30%, yet their environmental impact remains unmeasured. While deep learning recommendation algorithms can generate up to 3,297 kg CO2 per paper, ensemble methods have not been sufficiently evaluated for energy consumption. This thesis investigates how ensemble techniques influence environmental impact compared to single optimized models. We conducted 93 experiments across two frameworks (Surprise for rating prediction, LensKit for ranking) on four datasets spanning 100,000 to 7.8 million interactions. We evaluated four ensemble strategies (Average, Weighted, Stacking/Rank Fusion, Top Performers) against simple baselines and optimized single models, measuring energy consumption with a smart plug. Results revealed a non-linear accuracy-energy relationship. Ensemble methods achieved 0.3-5.7% accuracy improvements while consuming 19-2,549% more energy depending on dataset size and strategy. The Top Performers ensemble showed best efficiency: 0.96% RMSE improvement with 18.8% energy overhead on MovieLens-1M, and 5.7% NDCG improvement with 103% overhead on MovieLens-100K. Exhaustive averaging strategies consumed 88-270% more energy for comparable gains. On the largest dataset (Anime, 7.8M interactions), the Surprise ensemble consumed 2,005% more energy (0.21 Wh vs. 0.01 Wh) for 1.2% accuracy improvement, producing 53.8 mg CO2 versus 2.6 mg CO2 for the single model. This research provides one of the first systematic measurements of energy and carbon footprint for ensemble recommender systems, demonstrates that selective strategies offer superior efficiency over exhaustive averaging, and identifies scalability limitations at industrial scale. These findings enable informed decisions about sustainable algorithm selection in recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムにおけるアンサンブル技術は10～30%の精度向上を実証しているが、その環境影響は未測定のままである。 深層学習推奨アルゴリズムは1紙あたり最大3,297kgのCO2を生成することができるが, アンサンブル法はエネルギー消費に対して十分に評価されていない。 この論文は、単一最適化モデルと比較してアンサンブル技術が環境に与える影響について考察する。 我々は、2つのフレームワーク(評価予測のためのSurprise、ランキングのためのLensKit)で10万から780万のインタラクションにまたがる4つのデータセットで93の実験を行った。 簡単なベースラインと最適化された単一モデルに対して4つのアンサンブル戦略(平均、重み付け、スタック/ランクフュージョン、トップパーフォーマー)を評価し、スマートプラグでエネルギー消費を測定した。 その結果,非線形の精度・エネルギー関係が認められた。 アンサンブル法の精度は0.3-5.7%向上し、データセットのサイズや戦略に応じて19-2,549%のエネルギーを消費した。 0.96%のRMSEの改善、18.8%のエネルギーオーバーヘッド、5.7%のNDCGの改善、103%のオーバヘッドがMovieLens-100Kである。 消費平均化戦略は、同等の利得のために88-270%のエネルギーを消費した。 最大のデータセット(アニメ、7.8Mの相互作用)では、サプライズアンサンブルは1.2%の精度向上のために2,005%のエネルギー(0.21Wh対0.01Wh)を消費し、53.8mgのCO2と2.6mgのCO2を生産した。 この研究は、アンサンブルレコメンデータシステムにエネルギーと炭素フットプリントを初めて体系的に測定し、選択戦略が排他的平均化よりも優れた効率を提供し、産業規模でのスケーラビリティの限界を特定することを実証した。 これらの知見は,レコメンデータシステムにおける持続可能なアルゴリズム選択に関する情報決定を可能にする。

関連論文リスト

• OneRec Technical Report [75.69742949746596]
  提案するOneRecは,エンド・ツー・エンドのジェネレーティブ・アプローチによってレコメンデーションシステムを再評価する。 まず、現在のレコメンデーションモデルの計算FLOPを10$times$で拡張し、特定のバウンダリ内でのレコメンデーションのスケーリング法則を特定した。 第2に、推薦の最適化にこれまで適用が困難であった強化学習技術は、この枠組みに有意な可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T16:58:55Z)
• EfficientLLM: Efficiency in Large Language Models [64.3537131208038]
  大規模言語モデル(LLM)は大きな進歩を導いてきたが、その増加とコンテキストウィンドウは計算、エネルギー、金銭的コストを禁止している。 本稿では,新しいベンチマークであるEfficientLLMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T02:27:08Z)
• PINN-DT: Optimizing Energy Consumption in Smart Building Using Hybrid Physics-Informed Neural Networks and Digital Twin Framework with Blockchain Security [0.0]
  本研究は,予測エネルギー最適化を強化するための多面的手法を提案する。 このモデルは、スマートメーターエネルギー消費データ、再生可能エネルギー出力、動的価格設定、IoTデバイスから収集されたユーザの好みなど、包括的なデータセットを使用してトレーニングされ、検証された。 提案手法は平均絶対誤差(MAE)が0.237 kWh、ルート平均平方誤差(RMSE)が0.298 kWh、R2が0.978、データ分散の97.8%で予測性能に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T03:37:09Z)
• Optimal Dataset Size for Recommender Systems: Evaluating Algorithms' Performance via Downsampling [0.0]
  この論文は、レコメンデーションシステムのエネルギー効率を最適化するための戦略としてデータセットのダウンサンプリングを調査している。 7つのデータセット、12のアルゴリズム、そして2つのレベルのコアプルーニングに2つのダウンサンプリングアプローチを適用することで、この研究はランタイムと二酸化炭素排出量を大幅に削減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T23:32:09Z)
• Green Recommender Systems: Optimizing Dataset Size for Energy-Efficient Algorithm Performance [0.10241134756773229]
  本稿では,データセットサイズを最適化することで,エネルギー効率の高いアルゴリズムの性能向上の可能性について検討する。 MovieLens 100K, 1M, 10M, Amazon Toys and Gamesデータセットで実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T04:00:55Z)
• xCOMET-lite: Bridging the Gap Between Efficiency and Quality in Learned MT Evaluation Metrics [69.14652127492438]
  xCOMETのような最先端の機械翻訳評価指標は、人間の判断と高い相関性を得るが、大きなエンコーダに依存している。 我々は, 蒸留, 定量化, プルーニング技術を用いて, 効率的なxCOMET代替品を作成する。 量子化により,xCOMETは3倍の圧縮が可能であり,品質劣化は生じない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:58:34Z)
• Patch-Level Contrasting without Patch Correspondence for Accurate and Dense Contrastive Representation Learning [79.43940012723539]
  ADCLRは、正確で高密度な視覚表現を学習するための自己教師型学習フレームワークである。 提案手法は, コントラッシブな手法のための新しい最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T07:38:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。