2019年春（といっていたけどもう梅雨）、RecSys 2018の論文をひたすら読みます。ルール。
- 1日ひとつ
- 読み終わらなくてもOK
- 理解と疑問点を毎日まとめる
1日ひとつ読めていませんが、全部読んでから考える。今回は、Preference Elicitation as an Optimization Problem。
Abstract
- 新規ユーザーの好みがわからず推薦できない問題ある
- いくつかの質問を聞いて、好みを知って推薦する
- 質問はその人の回答によって動的に変えるのが一般
- ただそこの学習もシステムにするのも大変だよね
- ユーザによらない質問票作る方法考えた
- 既存手法よりいい結果でたよ
ざっくり
- 最初に質問することはよくある
- 全員共通の質問票の作成方法を提案する
- 質問票は、aとb、どっちが好き？という形式
- ユーザーの負担少なく選んでもらえるから
- なので問題は、どの商品のペアを示せばいいか？という点
- 推薦システムはMF
- ユーザーの潜在ベクトルがわかればいい
- つまり各成分の値
- 各成分方向を、アイテムのペアの差であらわせるものを、質問として選択(と言っていたような気がするが自信ない)
感想
- シンプルに「どっちが好き？」でユーザーの嗜好を探る方法は今すぐ真似したい
