AkihikoWatanabe / paper_notes

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Personalized Recommendation of User Comments via Factor Models, Agarwal+, EMNLP'11 #182

Open AkihikoWatanabe opened 6 years ago

AkihikoWatanabe commented 6 years ago

https://pdfs.semanticscholar.org/2495/25d676573bc52ba00cbd559d4539733e8642.pdf

AkihikoWatanabe commented 6 years ago

Personalizedなコメント推薦モデルを提案。rater-authorの関係、rater-commentの関係をlatent vectorを用いて表現し、これらとバイアス項の線形結合によりraterのあるコメントに対するratingを予測する。 パラメータを学習する際は、EMでモデルをfittingする。 バイアスとして、rater bias, comment popularity bias, author reputation biasを用いている。 rater-commentに関連するバイアスやlatent vectorは、コメントのbag-of-wordsからregressionした値を平均として持つガウス分布から生成される。

Yahoo Newsのコメントで実験。ROC曲線のAUCとPrecsionで評価。 user-user, user-commentを単体で用いたモデルよりも両者を組み合わせた場合が最も性能が良かった。 かなり綺麗に結果が出ている。