Positive, Negative and Neutral: Modeling Implicit Feedback in Session-based News Recommendation

[nogawanogawa]

論文URL

https://arxiv.org/pdf/2205.06058.pdf

著者

Shansan Gong, Kenny Q. Zhu

会議

SIGIR 2022

背景

オンラインニュースサービスは、膨大な数のユーザーに利用されている。 その多くは匿名・もしくはゲストとしてログインしており、1回のログインセッションで多くの記事を読むことは多くない。 そのためシステムがユーザーの行動を完全に理解することは非常に難しい。

従来の協調フィルタリングのような推薦のアプローチではユーザーの履歴を追跡する必要があるが、このアプローチは匿名ユーザーには適用できない。 そこで、履歴をシーケンスとして扱うセッションベースの推薦タスクとして考えることができるが、このアプローチはexplicitなFBのみを使用し、暗黙的FBを扱うことは困難となっている。

目的

• オンラインニュースサービスにおいて、匿名ユーザーへの推薦精度の向上

アプローチ

• implicitFBを使用してセッションベース推薦
  • positive/negative/nutoralの暗黙的FBを使用
  • 時間情報を用いた表現を正負のFBとともに使用

ひとことメモ

ニュースサービスでのセッションベース推薦でimplicit FBの考え方の話

[nogawanogawa]

背景

オンラインニュースサービスは、膨大な数のユーザーに利用されている。 その多くは匿名・もしくはゲストとしてログインしており、1回のログインセッションで多くの記事を読むことは多くない。 そのためシステムがユーザーの行動を完全に理解することは非常に難しい。

従来の協調フィルタリングのような推薦のアプローチではユーザーの履歴を追跡する必要があるが、このアプローチは匿名ユーザーには適用できない。 そこで、履歴をシーケンスとして扱うセッションベースの推薦タスクとして考えることができるが、このアプローチはexplicitなFBのみを使用し、暗黙的FBを扱うことは困難となっている。

[nogawanogawa]

目的

• オンラインニュースサービスにおいて、匿名ユーザーへの推薦精度の向上

アプローチ

• implicitFBを使用してセッションベース推薦
  • positive/negative/nutoralの暗黙的FBを使用
  • 時間情報を用いた表現を正負のFBとともに使用

[nogawanogawa]

Content-aware Recommendation (CAR)

• hybrid article embedding
  • アイテムベクトルとコンテンツベクトル（W2Vによるembedding）をconcatしたもの
• Start time
  • クリックした週と時間
• Publish time
  • 記事が公開された時刻

クリックされた時間

時間帯によって記事が見られやすかったり、逆に見られにくかったりする。 （朝に記事を見る人もいれば、夕方にエンタメの記事を見る人もいる）

こうした傾向のため、クリックされた時間に関するattentionを計算し、その重要度をattentionとしてembeddingに付与する。

Publish された時間

同様に、記事が公開された時間が新しいものを好む人もいる。 そこで、公開された時間に関するattentionを計算してこれは別でベクトルを作成する。

最終的に使用するときは、アイテムのembeddingに対してconcatして使用する。

Negative FB

通常、クリックは良いねなどと同じくポジティブなFBとして扱われることが多いが、ニュースに関しては事情が異なる。 ユーザーは騙されてクリックするかもしれないし、それに気がついてすぐに他の記事に切り替えたりする。

ここでは、impされた記事でクリックされなかった記事をstrong neg, そうでないnegativeをordinary negativeとして、別々に扱う。

通常のcross entropyに加えて、strong negative sampleに対するLossを加えている。

[nogawanogawa]

結果

(あんま読んでない)

HRとNDCGがよくなっているから、評価指標的に良くなってるらしい。 ILD（多様性）の指標はそこまで悪くなってないから問題ない、unEXPは意外性スコアでこれもそこそこ高いから問題ないらしい。