論文の概要: Effective Diversification of Multi-Carousel Book Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14461v1
- Date: Tue, 18 Nov 2025 13:03:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.123519
- Title: Effective Diversification of Multi-Carousel Book Recommendation
- Title（参考訳）: マルチカルーセルブックレコメンデーションの効果的多様化
- Authors: Daniël Wilten, Gideon Maillette de Buy Wenniger, Arjen Hommersom, Paul Lucassen, Emiel Poortman,
- Abstract要約: 本稿では,書籍推薦分野における項目の多様性を高めるためのいくつかのアプローチを提案する。
これらのアプローチは、パブリックライブラリのWebカタログにおける書籍レコメンデーションを改善することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03262230127283451
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Using multiple carousels, lists that wrap around and can be scrolled, is the basis for offering content in most contemporary movie streaming platforms. Carousels allow for highlighting different aspects of users' taste, that fall in categories such as genres and authors. However, while carousels offer structure and greater ease of navigation, they alone do not increase diversity in recommendations, while this is essential to keep users engaged. In this work we propose several approaches to effectively increase item diversity within the domain of book recommendations, on top of a collaborative filtering algorithm. These approaches are intended to improve book recommendations in the web catalogs of public libraries. Furthermore, we introduce metrics to evaluate the resulting strategies, and show that the proposed system finds a suitable balance between accuracy and beyond-accuracy aspects.
- Abstract（参考訳）: 複数のカルーセルを使い、巻いてスクロールできるリストは、現代のほとんどの映画ストリーミングプラットフォームでコンテンツを提供する基盤となっている。
カルーセルは、ジャンルや著者などのカテゴリに該当するユーザーの好みの異なる側面を強調することができる。
しかし、カルーセルは構造とナビゲーションの容易さを提供するが、レコメンデーションの多様性は増さない。
そこで本研究では,協調フィルタリングアルゴリズムを用いて,書籍推薦領域内の項目の多様性を効果的に向上する手法を提案する。
これらのアプローチは、パブリックライブラリのWebカタログにおける書籍レコメンデーションを改善することを目的としている。
さらに,得られた戦略を評価するための指標を導入し,提案手法が精度と超精度のバランスに適していることを示す。
関連論文リスト
- Leveraging User-Generated Reviews for Recommender Systems with Dynamic Headers [5.464901224450247]
電子商取引プラットフォームは、顧客のショッピング上の関心を満たすための膨大なアイテムカタログを持っている。
学術文献では、これらのカルーセルの項目のランク付けとリコールセットの生成と向上のために多くのモデルが提案されている。
本研究は,これらのカルーセルのヘッダ生成プロセスをカスタマイズするための新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T21:18:21Z) - Relevance meets Diversity: A User-Centric Framework for Knowledge Exploration through Recommendations [15.143224593682012]
本稿では,コプラ関数による妥当性と多様性を組み合わせた新しいレコメンデーション戦略を提案する。
我々は,システムと対話しながらユーザから得た知識量のサロゲートとして多様性を利用する。
我々の戦略は、最先端のライバル数社を上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T13:48:24Z) - Beyond Item Dissimilarities: Diversifying by Intent in Recommender Systems [20.04619904064599]
我々は,提案システムの最終段階を対象とした確率論的意図に基づく全ページ多様化フレームワークを開発する。
われわれは、世界最大のビデオレコメンデーションプラットフォームであるYouTubeの意図多様化フレームワークを実験した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T18:52:33Z) - Knowledge Graph Context-Enhanced Diversified Recommendation [53.3142545812349]
本研究では,知識グラフ(KG)の複雑な文脈における多角化RecSys領域について検討する。
私たちのコントリビューションには、革新的なメトリック、エンティティカバレッジ、KGドメイン内の多様性を効果的に定量化するリレーショナルカバレッジの導入が含まれています。
そこで本稿では,文脈整合性を維持しつつ,KG項目の埋め込みを符号化するCAU(Conditional Alignment and Uniformity)という新しい手法を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T03:18:57Z) - Impression-Aware Recommender Systems [53.48892326556546]
本稿ではインプレッションを用いたレコメンデーションシステムに関する体系的な文献レビューを行う。
本稿では,印象型レコメンデーションシステムと,印象型レコメンデーションシステムという,パーソナライズされたレコメンデーションのための新しいパラダイムを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:16:02Z) - Improving Recommendation System Serendipity Through Lexicase Selection [53.57498970940369]
本稿では,レコメンデーションシステムにおけるエコーチャンバーとホモフィリーの存在を測定するための新しいセレンディピティー指標を提案する。
そこで我々は,レキシケース選択と呼ばれる親選択アルゴリズムを採用することにより,よく知られたレコメンデーション手法の多様性保存性の向上を試みる。
以上の結果から,レキシケースの選択とランキングの混合は,パーソナライゼーション,カバレッジ,セレンディピティー・ベンチマークにおいて,純粋にランク付けされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T15:37:38Z) - Diverse Preference Augmentation with Multiple Domains for Cold-start
Recommendations [92.47380209981348]
メタラーニングをベースとした多元的ドメインを用いた多元的推論拡張フレームワークを提案する。
我々は、疎結合の場合の過度な適合を扱うために、新しい関心領域において多様な評価を生成する。
これらの評価は、選好メタラーナーを学ぶためのメタトレーニング手順に導入され、優れた一般化能力が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-01T10:10:50Z) - A Methodology for the Offline Evaluation of Recommender Systems in a
User Interface with Multiple Carousels [7.8851236034886645]
ビデオオンデマンドおよび音楽ストリーミングサービスは、複数の推奨リストからなるページをユーザーに提供します。
展示するカルーセルを選択するための効率的な戦略を見つけることは、大きな産業的関心の活発な研究課題である。
本論文では, カルーセル設定のオフライン評価プロトコルを提案し, モデルの推奨品質を, すでに利用可能なカルーセルのセットでどれだけ改善するかによって測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-13T13:14:59Z) - Operationalizing Framing to Support Multiperspective Recommendations of
Opinion Pieces [1.3286165491120467]
コミュニケーション科学から取り入れたフレーミングの概念を運用する。
この概念をトピック関連推奨リストの再ランク付けに適用する。
オフライン評価の結果,提案手法はレコメンデーションリストの視点の多様性を高めることができることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T14:40:34Z) - Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation [64.30030600415654]
我々はレコメンデータシステムを逐次レコメンデーション問題として定式化する。
我々は,ComiRec と呼ばれる連続的なレコメンデーションのための新しい制御可能な多目的フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、オフラインのAlibaba分散クラウドプラットフォームにうまくデプロイされています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-19T10:18:43Z)
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。