記事一覧
【論文紹介】Do Loyal Users Enjoy Better Recommendations?: Understanding Recommender Accuracy from a Time Perspective
文献情報タイトル:Do Loyal Users Enjoy Better Recommendations?: Understanding Recommender Accuracy from a Time Perspective
著者:Yitong Ji, Aixin Sun, Jie Zhang, Chenliang Li
会議:ICTIR 2022
概要ユーザにアイテムを推薦するとき、直感的に
【論文紹介】Watch Less and Uncover More: Could Navigation Tools Help Users Search and Explore Videos?
文献情報タイトル:Watch Less and Uncover More: Could Navigation Tools Help Users Search and Explore Videos?
著者:Maria Pérez Ortiz, Sahan Bulathwela, Claire Dormann, Meghana Verma, Stefan Kreitmayer, Richard Nos
【論文紹介】Exploring the Impact of Temporal Bias in Point-of-Interest Recommendation
文献情報タイトル:Exploring the Impact of Temporal Bias in Point-of-Interest Recommendation
著者:Hossein A. Rahmani, Mohammadmehdi Naghiaei, Ali Tourani, Yashar Deldjoo
会議:RecSys 2022
概要チェックインサービスでレジャー関連のチェックイン
【論文紹介】Estimation of Fair Ranking Metrics with Incomplete Judgments
文献情報タイトル:Estimation of Fair Ranking Metrics with Incomplete Judgments
著者:Ömer Kırnap, Fernando Diaz, Asia Biega, Michael Ekstrand, Ben Carterette, Emine Yilmaz
会議:TheWebConf 2021
概要例えば本をユーザに推薦する際に、上位
【論文紹介】CPFair: Personalized Consumer and Producer Fairness Re-ranking for Recommender Systems
文献情報タイトル:CPFair: Personalized Consumer and Producer Fairness Re-ranking for Recommender Systems
著者:Mohammadmehdi Naghiaei, Hossein A. Rahmani, Yashar Deldjoo
会議:SIGIR 2022
概要コンテンツの消費者と製作者の双方の公平性を考慮した
【書籍紹介】基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -
書籍名:基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -
出版社:コロナ社
著者 :奥 健太(Twitter)
発行日:2022/07/21
本書は、推薦システムを初めて学ぶ人を対象に、推薦システムの必要性の説明から始まり、基礎的な推薦システムと、推薦システムの評価が網羅的に解説された一冊です。「まえがき」にも書かれているように、本書では深層学習ベースの推薦システムのような先端的なトピ
【論文紹介】A Non-Factoid Question-Answering Taxonomy
文献情報タイトル:A Non-Factoid Question-Answering Taxonomy
著者:Valeriia Bolotova, Vladislav Blinov, Falk Scholer, W. Bruce Croft, Mark Sanderson
会議:SIGIR 2022
概要明確な回答が存在するfactoid型の質問ではなく、比較的長文の意見や説明が回答として求められ
【論文紹介】ProtoMF: Prototype-based Matrix Factorization for Effective and Explainable Recommendations
文献情報タイトル:ProtoMF: Prototype-based Matrix Factorization for Effective and Explainable Recommendations
著者:Melchiorre, Alessandro B. and Rekabsaz, Navid and Ganhör, Christian and Schedl, Markus
会議:RecS
【論文紹介】Choice of Implicit Signal Matters: Accounting for User Aspirations in Podcast Recommendations
文献情報タイトル:Choice of Implicit Signal Matters: Accounting for User Aspirations in Podcast Recommendations
著者:Zahra Nazari, Praveen Chandar, Ghazal Fazelnia, Catherine M. Edwards, Benjamin Carterette, Mou
【論文紹介】Learning Explicit User Interest Boundary for Recommendation
文献情報タイトル:Learning Explicit User Interest Boundary for Recommendation
著者:Jianhuan Zhuo, Qiannan Zhu, Yinliang Yue, Yuhong Zhao
会議:TheWebConf 2022
概要推薦スコアが0~1の値を取るような推薦モデルにおいて、あるユーザへのあるアイテムの推薦スコアを計算して0
【論文紹介】A Gain-Tuning Dynamic Negative Sampler for Recommendation
文献情報タイトル:A Gain-Tuning Dynamic Negative Sampler for Recommendation
著者:Qiannan Zhu, Haobo Zhang, Qing He, Zhicheng Dou
会議:TheWebConf 2022
概要Implicit feedbackに基づく推薦手法では、学習時に1件の正例(ユーザが消費したアイテム)と1件の負例(ユー
【論文紹介】Fighting Mainstream Bias in Recommender Systems via Local Fine Tuning
文献情報タイトル:Fighting Mainstream Bias in Recommender Systems via Local Fine Tuning
著者:Ziwei Zhu, James Caverlee
会議:WSDM 2022
概要アイテムを消費するユーザには、消費傾向の似たユーザが多数いるmainstreamユーザと、類似ユーザがほとんどいないnicheユーザが存在する。本論文で
【論文紹介】The Datasets Dilemma: How Much Do We Really Know About Recommendation Datasets?
文献情報タイトル:The Datasets Dilemma: How Much Do We Really Know About Recommendation Datasets?
著者:Jin Yao Chin, Yile Chen, Gao Cong
会議:WSDM 2022
概要15種類のデータセットを対象にして5種類の推薦手法の精度を比較し、データセットによって有用な手法がどの程度異なるかを
【論文紹介】LFM-2b: A Dataset of Enriched Music Listening Events for Recommender Systems Research and Fairness Analysis
文献情報タイトル:LFM-2b: A Dataset of Enriched Music Listening Events for Recommender Systems Research and Fairness Analysis
著者:Markus Schedl, Stefan Brandl, Oleg Lesota, Emilia Parada-Cabaleiro, David Penz,
【論文紹介】Heterogeneous Global Graph Neural Networks for Personalized Session-based Recommendation
文献情報タイトル:Heterogeneous Global Graph Neural Networks for Personalized Session-based Recommendation
著者:Yitong Pang, Lingfei Wu, Qi Shen, Yiming Zhang, Zhihua Wei, Fangli Xu, Ethan Chang, Bo Long, Jian P