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…

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…

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…

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…