[2021/04/15]Machine Learning 輪講

[hakubishin3]

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. #93

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！

[hakubishin3]

Generative Models are Unsupervised Predictors of Page Quality: A Colossal-Scale Study

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3437963.3441809

• GPT-2 を使って Web ページの「質」を評価する

[zerebom]

Investigating serendipity in recommender systems based on real user feedback

src: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3167132.3167276 SAC(Symposium on Applied Computing) 2018の論文。

5行でまとめ

• 推薦システムではSerendipityを考慮するべきという流れがあるが、その定義は不明瞭
• 本論文では400人に2000本の映画にSerendipityがあるかアノテーションしたデータセットを作成
• Serendipityを8つの具体的な要素に分解、それらの評価値への影響を分析
• Serendipityな映画は全体の8.5%
• Serendipityな映画を発見するのに必要な特徴量は回帰モデルの予測値(Accuracy)と非人気度、タグ単位の類似度、平均協調類似度。フィルターバブル効果は確認されなかった

詳しいまとめ https://github.com/zerebom/paper-books/issues/47