IJOC“考虑聚合多样性的可扩展优化推荐系统”论文解析

本文是针对发表在《INFORMS Journal on Computing》上的一篇论文 “Incorporating Aggregate Diversity in Recommender Systems Using Scalable Optimization Approaches” 的解析。本文作者是来自英国巴斯大学管理学院的Muter和来自土耳其Bahçesehir大学计算机工程学院的Aytekin。

一个推荐系统(算法)是否成功,以往的评判标准通常为建议方案的准确率。然而,最近的研究将推荐结果的多样性作为评价推荐系统好坏的一个重要方面。多样性评价体系中的一个重要维度,被成为聚合多样性( Aggregate Diversity,简称AR)。聚合多样性是指推荐系统为所有用户的全部推荐结果的条目或种类多样性,而且这种聚合多样性可以用多个指标来定义或描述。因此,同时最大化推荐结果的准确率和多样性,使得推荐系统成为一个多目标优化问题,而这类多目标优化问题往往可以采取很多方法求解。

在本文中,首先对这类多目标优化问题进行了深入分析之后,作者提出了一个同时考虑推荐结果准确率和聚合多样性的决策模型。不同于以往的研究工作,这个模型特别设计引入了分布多样性指标(distributional diversity metrics),这个指标可以度量用户被推荐列表中各方案或条目的分布均匀程度。为了求解这种大规模优化问题,作者提出了一个基于模型分解的列生成和拉格朗日松弛集成算法。基于现实世界真实数据的实验计算,作者验证了决策模型的可行性和求解方法的性能。实验结果表明,新模型获得的推荐方案很好地捕捉到了多目标之间的均衡,在分布多样性上达到了非常高的水平。

本文分享自微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj)

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原始发表时间:2017-06-20

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