Ahmed Rashed, Shayan Jawed, Lars Schmidt-Thieme, Andre Hintsches : MultiRec: A Multi-Relational Approach for Unique Item Recommendation in Auction Systems, RecSys '20: Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems, Virtual Event, Brazil (2020)
公開URL：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3383313.3412242
概要：オークションにおける推薦の需要は存在するが，従来アルゴリズムの適用は困難です．
本論文ではユーザ-アイテム間の関係に加えて入札関係や落札価格などを組み込んだシンプルな推薦モデルMultiRecを提案しています．プロプライエタリの現実のオークションデータセットおよびパブリックなeBayデータセットで他のimplicit feedbackに対応するSOTAモデルを凌駕する性能を発揮しました．
16. 15Normalized Discounted Cumulative Gain
ランキングの評価指標
参考 Xiangnan He, Tao Chen, Min-Yen Kan, and Xiao Chen. 2015. TriRank: Review-aware Explainable
Recommendation by Modeling Aspects. In Proceedings of the 24th ACM International on Conference on
Information and Knowledge Management (CIKM '15). Association for Computing Machinery, New York,
NY, USA, 1661–1670. DOI:https://doi.org/10.1145/2806416.2806504
ランキングに応じてスコアを割り引いて，推薦されたアイテムのスコア和を
計算する
今回は購買商品が1つしかないのでスコア𝑟𝑖はある商品が1でほかは0
→
2 𝑟 𝑖
log2(𝑖+1)
を計算すればよい
• 𝑍 𝑘は正規化係数
プログラム中ではインデックスが0始まりなので1ずれる
17. 16RQ1: SOTA推薦モデルとのパフォーマンス比較(VWFS)
評価などのユーザの興味が明示的にわかるデータがない状況であるimplicit feedbackの
SOTAモデルと比較する
モデル 概要
Random アイテムをランダムにランク付け
TopPopular 車の型式ごとの販売数でランク付け
(eBayデータセットでは適用しない)
DSSM[1] DLで求めたユーザとアイテムの隠れ
特徴量のコサイン類似度を最適化す
る
DeepFM[2] CTR予測でSOTAのモデル
AANeuMF matrix factorizationとDNNを組み合わ
せたNeuMF[3]というSOTAモデルを属
性を利用するように拡張したもの
Graph2R 著者らの以前の論文
GraphRec(RecSys’19)[4]の拡張
推薦システムに詳しくないので曖昧
[1] Po-Sen Huang, Xiaodong He, Jianfeng Gao, Li Deng, Alex Acero, and
Larry
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DeepFM: a factorization-machine based neural network for CTR prediction. arXiv
preprint arXiv:1703.04247 (2017).
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Tat-Seng
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