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論文紹介/Predicting Online Performance of News Recommender Systems

ysekky
December 22, 2015

論文紹介/Predicting Online Performance of News Recommender Systems

ysekky

December 22, 2015
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  1. Predic'ng Online Performance of News Recommender Systems Through Richer Evelua'on

    Metrics (Recsys 2015) Andrii Maksai, Florent Garcin, Boi Fal'ngs Ar'ficaial Intelligence Lab, Switzerland Yoshifumi Seki Gunosyデータマイニング研究会 2015.12.09
  2. 様々な推薦システムの指標 •  Accuracy –  RMSEとか, MAEとか, F値とか •  Diversity – 

    多様性 •  Novelty –  ユーザに取って新しいアイテムをどれだけ提示できるか •  Coverage –  商品をどれだけカバーできるか •  Serendipity –  意外性
  3. Feature Selec'on •  Least Angle Regression •  各Featureが線形に作用してるという仮定 – L1正規化 • 

    これを用いて各Metricsがどの程度CTRに反映 させているかを測る y = T x + n X j=1 | xj |
  4. Dataset[SwissInfo] •  Swissinfo.ch – ニュースサイト •  Offline data – 227k clicks, 28,525

    stories, 118k users •  Online data – 3つの推薦システムの動作時のログ •  直近200記事クリックを使って推薦 – 3週間 – 168k click