LibRec 精选:如何评估交互式推荐系统?

2019 年 5 月 5 日 LibRec智能推荐

LibRec 精选

LibRec智能推荐 第 31 期(至2019.5.4),更新 11 篇精选内容。


为什么我们需要陪伴?因为陪伴很温暖,它意味着这个世界上,有人愿意把最美好的东西给你,那就是时间。


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【PPT】A Short Introduction to NLP,链接: https://docs.google.com/presentation/d/1MGDtkMnp8fG5BzllugNf2PAlg8BdYhGBm4X8mw-emLE/edit#slide=id.g5651326165_0_42

2

【视频】两个MIT博士学生做了两个视频,简单地解释什么是机器学习?,链接:https://www.youtube.com/watch?v=ZmBUnJ7lGvQ&feature=youtu.be,机器学习的两大分类:监督学习和无监督学习,链接:https://www.youtube.com/watch?v=wy-m6sd1BOA&feature=youtu.be



3

【论文及源码】场景文本识别(Scene Text Recognition, STR)任务的多个方法的实验对比。

+ 论文:https://arxiv.org/pdf/1904.01906.pdf

+ 源码:https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark


近期热点论文



导读:交互式推荐系统使用户可以通过提供实时反馈等方式参与及影响推荐生成的过程。那么,该如何有效地评估交互式推荐系统的性能呢?本期第一篇论文为此提出了一个评估指标和框架。


1. An Evaluation Framework for Interactive Recommender System

Oznur Alkan, Elizabeth M. Daly, Adi Botea

https://arxiv.org/abs/1904.07765v1

Interactive recommender systems present an opportunity to engage the user in the process by allowing them to interact with the recommendations, provide feedback and impact the results in real-time. As a result, we present an evaluation framework which aims to simulate the users interacting with the recommender. We formulate metrics to evaluate the quality of the interactive recommenders which are outputted by the framework once simulation is completed.


2. Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall

Chao Li, Zhiyuan Liu, Mengmeng Wu, Yuchi Xu, Pipei Huang, Huan Zhao, Guoliang Kang, Qiwei Chen, Wei Li, Dik Lun Lee

https://arxiv.org/abs/1904.08030v1

The matching stage retrieves candidate items relevant to user interests, while the ranking stage sorts candidate items by user interests. Thus, the most critical ability is to model and represent user interests for either stage. We propose the Multi-Interest Network with Dynamic routing (MIND) for dealing with user's diverse interests in the matching stage.


3. PL-NMF: Parallel Locality-Optimized Non-negative Matrix Factorization

Gordon E. Moon, Aravind Sukumaran-Rajam, Srinivasan Parthasarathy, P. Sadayappan

https://arxiv.org/abs/1904.07935v1

Non-negative Matrix Factorization (NMF) is a key kernel for unsupervised dimension reduction used in a wide range of applications, including topic modeling, recommender systems and bioinformatics. Due to the compute-intensive nature of applications that must perform repeated NMF, several parallel implementations have been developed in the past. Efficient realizations of the algorithm on multi-core CPUs and GPUs are developed, demonstrating significant performance improvement over existing state-of-the-art parallel NMF algorithms.


4. Dynamic Learning with Frequent New Product Launches: A Sequential  Multinomial Logit Bandit Problem

Junyu Cao, Wei Sun

https://arxiv.org/abs/1904.12445v1

We propose a sequential multinomial logit (SMNL) model to characterize customers' behavior when product recommendations are presented in tiers. For the offline version with known customers' preferences, we propose a polynomial-time algorithm and characterize the properties of the optimal tiered product recommendation. For the online problem, we propose a learning algorithm and quantify its regret bound.


5. Hierarchical Context enabled Recurrent Neural Network for Recommendation

Kyungwoo Song, Mingi Ji, Sungrae Park, Il-Chul Moon

https://arxiv.org/abs/1904.12674v1

The analyses on the user history require the robust sequential model to anticipate the transitions and the decays of user interests. To resolve these challenges, we suggest HCRNN with three hierarchical contexts of the global, the local, and the temporary interests. As we suggest a new RNN structure, we support HCRNN with a complementary \textit{bi-channel attention} structure to utilize hierarchical context.


6. Relational Collaborative Filtering: Modeling Multiple Item Relations for  Recommendation

Xin Xin, Xiangnan He, Yongfeng Zhang, Yongdong Zhang, Joemon Jose

https://arxiv.org/abs/1904.12796v1

However, how to incorporate multiple item relations is less explored in recommendation research. In this work, we propose Relational Collaborative Filtering (RCF), a general framework to exploit multiple relations between items in recommender system. Furthermore, we also conduct qualitative analyses to show the benefits of explanations brought by the modeling of multiple item relations.


7. Inductive Graph Pattern Learning for Recommender Systems Based on a  Graph Neural Network

Muhan Zhang, Yixin Chen

https://arxiv.org/abs/1904.12058v1

Most modern successful recommender systems are based on matrix factorization techniques, i.e., learning a latent embedding for each user and each item from the given rating matrix and use the embeddings to complete the matrix. However, these learned latent embeddings are inherently transductive and are not designed to generalize to unseen users/items or new tasks. In this paper, we aim to learn an inductive model for recommender systems based on the local graph patterns around user-item pairs.


8. Collaborative Filtering via High-Dimensional Regression

Harald Steck

https://arxiv.org/abs/1904.13033v1

For this reason, we focus in this paper on variants of high-dimensional regression problems that have closed-form solutions. Moreover, we motivate a re-scaling rather than a re-weighting approach for dealing with biases regarding item-popularities in the data. In experiments on three publicly available data sets, we observed not only extremely reduced training times, but also significantly improved ranking accuracy compared to SLIM.




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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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