2020-01-01から1年間の記事一覧

RecSys 2020 (12) 終わりの会とTutorial

Farewell 2021年はアムステルダムかー いきたい Conversational Recommender Systems (Tutorial) 導入 会話ベースでの推薦システムは増えている 最初の会話推薦システム。20年前。 この3年できている。2つの理由。 技術的に AI きてる + commercialy 使える…

RecSys 2020 (11) Day3, Novel Machine Learning Approaches II

最後のセッションですね。 番外編 : Expo: Netflix Research Netflix の研究所があらゆることをやっているよ、という話。話している人、去年Spotify にいたようないなかったような。 Recent Trends in Personalization at Netflix from Justin Basilico Desi…

RecSys 2020(10) Day3, Understanding and Modeling Preferences

Day3 も架橋。でも日本時間昼一はねむいです。 TAFA: Two-headed Attention Fused Autoencoder for Context-Aware Recommendations Abstract 推薦システムでuser-itemのpreference と review を同時にモデリングする手法を提案。 左下のautoencoder でレビュ…

RecSys 2020 (9) Day3, Real-World Applications III

3日目にして、ようやくいろんなことに慣れてきましたが、もう終わりです! Learning to Collaborate in Multi-Module Recommendation via Multi-Agent Reinforcement Learning without Communication Abstract Alibabaとの共同研究。同じページに推薦の「モ…

RecSys 2020 (8) Day3 , Keynote 3

3つめのKeynote。IBM でWatson の開発に携わった人の話。この会社の人です。 juji.io "You Really Get Me": Conversational AI Agents That Can Truly Understand and Help Users TREND : Conversational Commerce transforms customer experience. Convers…

RecSys 2020(7) Day2 , Real-World Applications II

2日目最後のセッション。 From the Lab to Production: A Case Study of Session-Based Recommendations in the Home-Improvement Domain Abstract Home Depot との共同研究。Session based recommendation 、オフラインevaluation できちんと実力を評価でき…

RecSys 2020 (6) Day2, Fairness, Filter Bubbles, and Ethical Concerns

Keynote 、前のセッションに続き、bias の日みたいになっている。 Theoretical Modeling of the Iterative Properties of User Discovery in a Collaborative Filtering Recommender System Abstract Closed Feedback Loops bias により、 Filter bubbleなど…

RecSys 2020(5) Day 2 , Unbiased Recommendation and Evaluation

キーノートに続き、バイアスを取り除く話を聞きました。 A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets Abstract 推薦システム構築にデータセットが必要。公開するために社外秘情報などをマスクしつつ、モデル開発に有…

RecSys 2020 (4) Day2 , Keynote (2)

2つめの Keynote. Bias in Search and Recommender Systems 推薦システムはその構成上さまざまなバイアスがあり、それらはデータやアルゴリズムなどに起因する。このKeynote ではいろいろなバイアスを紹介していました。Long Paper でさまざまなバイアスと…

RecSys 2020(3) Day1 , Evaluating and Explaining Recommendations

1日目、最後のセッション。評価と説明のセッション。評価、難しい。 Ensuring Fairness in Group Recommendations by Rank-Sensitive Balancing of Relevance Abstract 個人ではなく、グループにアイテムを推薦するとき、特定の個人に偏らずフェアにいい感じ…

RecSys 2020 (2) Day1 , Real-World Applications I

ここからは全体では2回目のセッション。 Goal-driven Command Recommendations for Analysts Abstract データ分析のための推薦システムの話。データ分析をするための操作は、ユーザのゴールを示唆する情報が含まれるが、従来の推薦システムで操作のみからユ…

RecSys 2020 (1) Day1 , Keynote / Novel Machine Learning Approaches I

去年に引き続き、RecSys に参加しています。 最近はいろんなことでサボっていたので、今日初日はリハビリにみたいになっていますが、夜のKeynote 前に聞いたことをまとめます。 RecSys 2020 開催フォーマット 去年はデンマークに行ってそれはそれは楽しかっ…