nogawanogawa commented 5 months ago

Why

Machine Learning 輪講は最新の技術や論文を追うことで、エンジニアが「技術で解決できること」のレベルをあげていくことを目的にした会です。

prev. https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/242

What

話したいことがある人はここにコメントしましょう！面白いものを見つけた時点でとりあえず話すという宣言だけでもしましょう！

Hayashi-Yudai commented 5 months ago

Knowledge-Aware Explainable Reciprocal Recommendation

(PDFのダウンロードリンクしか見つからなかったのでリンクは付けてないです)

概要：
- 知識グラフを使った相互推薦モデル。同じグラフ上で2方向のメタパスを分けて考えてモデリングを行うことによって相互の嗜好をバランスよく捉えるということを実現している
- 学習時の損失関数でマッチが成立しなかったときとは別に、片方からの嗜好しか当てられなかった場合も別の損失項として組み込んでいる

モデルの全体像

nogawanogawa commented 5 months ago

A Learning-to-Rank Formulation of Clustering-Based Approximate Nearest Neighbor Search

論文URL

https://arxiv.org/abs/2404.11731

著者

Thomas Vecchiato, Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Sebastian Bruch

会議

SIGIR ’24

背景

今日の情報検索ではANNは非常に重要な要素となっている。 ANNによる高速化の一般的なアプローチはクラスタリングであるが、どのクラスタ内でNNのスコアを計算するかについてはクラスタリングアルゴリズムに沿ったものが利用されている。

一方、ルーティングはクエリに対してもっとも関連するクラスタを発見するランキング問題と考えることができる。そのため、ルーティング自体もランク学習によって精度を向上させる余地がある。

目的

ANNの精度向上

アプローチ

ルーティングに対するランク学習

結果

top-1の問題では従来のクラスタリングをそのまま利用したものより高いaccuracyを示す

top-kの問題にしたとしても、従来のクラスタリングをそのまま利用したものより高いaccuracyを示す

embeddingを変えても優位な傾向は変わらず

memo

https://github.com/nogawanogawa/paper_memo/issues/111

chimuichimu commented 5 months ago

Manipulating Recommender Systems: A Survey of Poisoning Attacks and Countermeasures

推薦システムへの Poisoning Attacks の手法と対応策を纏めたサーベイ
30以上の攻撃手法、40以上の対応策が紹介されている

攻撃手法の分類

攻撃手法の例

Shilling Attack（いわゆるサクラ攻撃）[Lam et al. 2004]
PoisonRec（強化学習を使って動的に攻撃方法を変える手法）[Song et al. 2020]

対策方法の分類

Detection Method
- 攻撃を受けたことに気づくアプローチ
Prevention Method
- 攻撃による影響を小さくするアプローチ

対策方法の例

Detection Method

以下のような指標をチェックする

Rating deviation from mean agreement (RDMA) : 他ユーザの評価からのずれを表す指標
Degree of similarity with top neighbours (DegSim): 近傍のユーザとの類似度を表す指標

Prevention Method

学習時の最適化にRegularisationを入れる手法 [Bhaskar Mehta and Wolfgang Nejdl. 2008.]

wantedly / machine-learning-round-table

[2024/04/24] Machine Learning 輪講 #244

Why