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新しい推薦モデルの評価フレームワークの提案。これまでたくさんの評価フレームワークが出てきたが、柔軟に設定できる項目がフレームワークによって異なっていたりして使い勝手が良くなかったというのと、データマネジメント周りの機能までサポートしたフレームワークがなかったというのが課題感。
フレームワーク自体というより、これまでに評価をする際にデータをどのように前処理しているかというものが包括的に見れるのでそこが面白かった。
RecSys '24
対話システムの発展に伴い、ユーザーとの対話を通じてユーザーの好みを引き出し、嗜好に合ったものを提案する対話型の推薦システムが近年研究されている。
過去の研究では、感情が人間の意思決定プロセスにおいて重要であり、アイテム推薦のためのユーザーの嗜好のモデリングにおいて感情を捉えることが重要。また、人間のように感情を示すエージェントが好まれる傾向がある。一方で従来型の対話型推薦システムでは、ユーザーの微妙な感情的ニュアンスをうまく捉えた推薦は実現できていない。
ECR = Empathetic Conversational Recommender framework というフレームワークを提案
提案されたフレームワーク(ECR)が客観的な推薦精度を改善するとともに、ユーザー満足度を測る主観的な評価指標でもベースラインに比べて良い結果が得られた
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。
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What
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