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WWW2017 Recommender Systems ふりかえり

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WWW2017読み会 Recommender Systemsセッションのスライドです。

Published in: Data & Analytics
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WWW2017 Recommender Systems ふりかえり

  1. 1. WWW2017 Recommender Systems ふりかえり Yuji Yamamoto
  2. 2. Recommender Systems • 推薦システムについて扱うセッション。 • 2セッション構成。 • 論文数は 4本/セッション × 2セッション = 8本。 • Recommender System 1が従来研究の改良、 Recommender System 2が新しい問題設定への取り組み が多い印象。
  3. 3. 気になった論文
  4. 4. Collaborative Metric Learning
  5. 5. 概要 • ユーザと商品を同じ次元の空間に写像する。 • ユーザと商品が同じ次元の点として扱える。 • あるユーザとある商品の距離を学習するという (距離)計量学習を提案する。
  6. 6. ユーザと商品の距離を学習ってどうするの? Given uとvを最適化したい positive pairs ランク学習に似ている
  7. 7. Matrix Factorizationと何が違うの? (1/2) • 以下のような購買履歴があったとする。 ユーザ / 商品 v1 v2 U1 ✔ U2 ✔ v1 とv2 は全然違う性質のものかー Matrix Factorizationの解 v1 とv2 は直交している (妥当そう)
  8. 8. Matrix Factorizationと何が違うの? (2/2) • 両方商品を買ったユーザU3 が登場 ユーザ / 商品 v1 v2 U1 ✔ U2 ✔ U3 ✔ ✔ 案外v1 とv2 は似てる? Matrix Factorizationの解 v1 とv2 は直交のまま (╹д╹;) Collaborative Metric Learningの解 U3 を受けてv1 とv2 も移動する
  9. 9. 所感 • どういう場面で有用そうか? • 商品購買履歴以外に、ユーザや商品に関しての情報(テキスト / 写真など) が利用できる場合。 • 高 に商品検索をしたい場合。 • あるユーザに近しいTop-Kの商品はLSH (location-sensitive hashing) な どを使うことで高 に得ることができる (4.4節参照)。 • 一方、Matrix Factorizationの高 化は内積が最大となる商品を検索し ないといけない。 この探索に関する最適化がややこしい。 • 感想 • 目的関数の作り方については推薦以外の機械学習(e.g. domain adaptationなど)でも使えそう。 • 目的関数にあるハイパーパラメータが多いのでチューニングが難しそう。
  10. 10. Fairness in Package-to-Group Recommendation
  11. 11. この論文で議論していること • Package-to-Group Recommendationとは? • あるグループ(ユーザ群)に複数商品(パッケージ)を 推薦する。 • この論文で議論していること: • どのようなパッケージ構成が望ましいのか? • グループのメンバーが各商品にどのような評価値をつけ ているかはわかっている。 • Fairness (公平性) を満たすようにする (後述)。 • またFairnessを満たすようにパッケージを作る問題の 計算複雑性は? • NP困難。
  12. 12. Fairness • 以下の2つの異なる観点を考察している。 • Proportionality • 各ユーザについて、パッケージ中に含まれている好ん でいる商品の数が、パッケージ外にある好んでいる商 品の数と比べて十分ある。 • envy-freeness • 各ユーザについて、好んでいる商品の数が他のユーザ の好んでいる商品の数と比較して十分ある。
  13. 13. 例題: 旅行のレクリエーション何がいい? (ただし2つまで) • m-propotionalityの観点で求めてみる。 • 各ユーザについて、できるだけ、好んでいる商品が1個以上あるようにしたい (m=1)。 • 好んでいるかどうかの基準は、各ユーザ単位で見たときに評点が上位50%である商品 (Δ=50%)。 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ maximize: 条件を満たすユーザ数 グループ内のユーザ数 (|G|=5)
  14. 14. 例題: 旅行のレクリエーション何がいい? (ただし2つまで) = 1 … 最大被覆問題じゃないですかー → NP困難。 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ 上の選び方だと (最適解)
  15. 15. 論文での考察など • Fairness (m-proportionality, m-envy-freeness) 最大化問題は NP困難である(Lemma 4.1)。 • 商品をカテゴリー分けして、それぞれのカテゴリーから1つ以上商 品をとってパッケージを作る場合 (カテゴリー制約): • それぞれのカテゴリーからちょうど1つ商品を取るという設定で は貪欲法で近似比 0.5 (Lemma 4.3)。 • 商品の相性を制約(距離制約)に入れる場合についての貪欲法を 提案。
  16. 16. 所感 • アルゴリズム解析が得意な人にとってはPackage-to-Group Recommendationは研究の対象にしやすいのかもしれない。 • Package-to-GroupのFairnessについては同時期に開催された RecSys 2017でも別グループが発表しているようだ (驚) • http://yongfeng.me/attach/recsys17-lin.pdf • 今回紹介した論文とはちょっと違う観点の議論があるので併せて 読むとよいかも。
  17. 17. むすびにかえて
  18. 18. キーワード一覧 • Neural Collaborative Filtering • Collaborative Filtering, Neural Networks, Deep Learning, Matrix Factorization, Implicit Feedback • Learning to Recommend Accurate and Diverse Items • Diversity, Collaborative Filtering, Recommender systems, Structural SVM • Collaborative Metric Learning • (Paperにキーワード書かれてないが) Matrix Factorization, Metric Learning • Beyond Globally Optimal: Focused Learning for Improved Recommendations • recommendation, regularization ---------- • Fairness in Package-to-Group Recommendations • Recommendation systems, Package-to-Group, Fairness, Proportionality, Envy-freeness • Streaming Recommender Systems • Streaming, recommender system, online learning, continuous time, data stream • What Your Images Reveal: Exploiting Visual Contents for Point-of-Interest Recommendation • POI recommendation, Visual contents, Location-based Social Network • A General Model for Out-of-town Region Recommendation • Location-based Social Network, region recommendation, out-of-town recommendation
  19. 19. Appendix
  20. 20. WWW2017 Recommender Systems を ひとことでふりかえり
  21. 21. Recommender Systems 1 • Neural Collaborative Filtering • 協調フィルタリングの内積部分をニューラル機構に置き換えた。ニューラルの層を 深くすると推薦のパフォーマンスが上がることを実験にて確認した。 • Learning to Recommend Accurate and Diverse Items • 多様性のある推薦を教師あり学習で行う研究。行列分解と構 学習で一対となる 最適化問題として定義している。 • Collaborative Metric Learning • ユーザと商品を同じ次元に写像することを考える。あるユーザと、ある商品の距離 を学習するという(距離)計量学習を提案した。 • Beyond Globally Optimal: Focused Learning for Improved Recommendations • (訓練データセットで)大域的な予測を改善するようにモデルのパラメータを最適化 すると、ユーザ×商品で見た場合に(局所的には)最適になっていないことを実験 的、理論的に示した。特定のユーザ×商品の部分集合に関して推薦の質が改善さ れるような学習方法LLORMAを提案した。
  22. 22. Recommender Systems 2 • Fairness in Package-to-Group Recommendations • ユーザグループに対して複数の商品(パッケージ)を薦める方法について。Fairnessが 最大となるようにパッケージを推薦する問題のいくつかのバリエーションについてア ルゴリズムを考察している。 • Streaming Recommender Systems • ストリーミング(データに時間順序・連続性がある)での推薦システム。ユーザ/トピック の生成、および、ユーザの関心の移り変わりを確率過程でモデル化している。 • What Your Images Reveal: Exploiting Visual Contents for Point-of-Interest Recommendation • POI(興味のあると思われる場所)の推薦。視覚的コンテンツ(visual content)を用いて 推薦性能を向上させるフレームワークを提案した。 • A General Model for Out-of-town Region Recommendation • 旅行で新しい街や国に訪れたユーザに対しての区画(region)の推薦。旅行者の滞在 時間が限られているので、(バラバラの)地点を推薦するのではなく区画で推薦する。 ユーザの移動履歴に基づいてスコアリング。
  23. 23. Collaborative Metric Learning 予備スライド
  24. 24. 最適化問題について 商品の素性 (画像とか言語情報とか) も学習に組み入れられる。 ① ② ③ ① ② ③ 商品とユーザの関係 商品情報を反映 (写像されたベクトルが商品の素性ベクトルに 近づくようにする) ベクトルの要素に 関する正則化
  25. 25. 実験 (Recall@50, Recall@100) 商品情報なし 比較手法: Matrix Factorizationなど 商品情報あり 比較手法: Factorization Machineなど

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