コールドスタートと暖かいスタートの説明可能な推奨のためのメタ特徴ベースの統一フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Yang Ning; Ma Yuchi; Chen Li; Yu Philip S.; Yu Philip S.

文献

J-GLOBAL ID：202002249118051441 整理番号：20A0631022

コールドスタートと暖かいスタートの説明可能な推奨のためのメタ特徴ベースの統一フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A meta-feature based unified framework for both cold-start and warm-start explainable recommendations

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資料名：
巻： 23 号： 1 ページ： 241-265 発行年： 2020年
JST資料番号： W2172A ISSN： 1386-145X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

最近,推薦者システムは,ますます人気のあるe-商用Webサイトにおけるそれらの不可欠な役割により,研究者から注目されている量の増加を受けている。温暖化開始勧告のための多くの方法が提案されているが,推奨システムの主要な課題の一つとして,コールドスタート推薦がまだ開かれている。既存のアプローチはしばしば2つの欠陥を被る。第一は,統一フレームワークの欠如である。既存の研究は,しばしばコールドスタート推薦と温暖スタート推薦を扱い,それらのそれぞれの方法をシステムに統合することを困難にし,既存のものから離れたコールドスタートユーザ/アイテムを保つ。第二は解釈性が低い。既存の方法は,しばしばユーザとアイテム特徴の間の複雑な優先関係を無視し,ユーザがアイテムを選択する複数の理由を定量的に説明できない。本論文では,挑戦が3倍,意味のある情報の欠如,大規模なデータ,および定量的な説明を行う,統一された枠組みにおける温暖化開始および寒冷開始ユーザ/アイテムの両方に対する説明可能な推奨を行う問題を目的とした。これらの課題に取り組むために,メタ特徴と呼ばれる新しい概念と,Meta特徴ベースの説明可能な再構成フレームワーク(MERF)を提案した。Metaの特徴は,アイテムの特徴に関する潜在的特徴であり,ユーザとアイテムの特徴の間の優先的な関係を明らかにすることができる。MERFは,メタ特徴に基づく統一されたフレームワークにおいて,コールドスタートと暖スタートユーザ/アイテムの両方に対する推奨を行うことができる。特に,メタ特徴により,MERFは,歴史的な評価記録を必要としないが,項目の特徴だけを必要とする寒冷開始勧告を行うことができる。定量的説明による勧告を行うために,ユーザに対するアイテム特徴の異なる重要性を特性化するために,パーソニン化特徴参照(PFP)ベクトルを提案した。MERFは,Ited Rating MatrixとExplanation Matrixに基づく推薦を行い,PFPとメタ特徴を融合することにより推定できる。MERFの効率を改善するために,並列学習アルゴリズムとPFPのための増分更新アルゴリズムを提案した。最後に,実際のデータセットで行った広範な実験により,提案した手法の有効性と効率を検証した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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計算機網 , 通信網

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