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Clickの代わりに閲覧時間をcollaborative filtering(CF)やmachine learning-to-rank(MLR)の指標とした論文。 閲覧時間のログの取り方から始まり、正規化の方法、実際にCFとMLRに活用した結果が述べられている。 閲覧時間はlog scaleなのでy = log(x)で変換し、コンテキストごとに算出した平均、分散で正規化する方法を示唆している。 コンテキストにはデバイスの種類、記事の長さが有効そうである。 実験結果としてはMLRはClickを使う場合と比較して性能が向上していると述べている。 MLRに関しては目的変数として使うだけでなく、データごとの重みとして使うパターンも実験されている。 CFに関してはClickを使う場合と同程度で、わずかに性能向上していると述べている。 実験では文中に書かれていた閲覧時間の正規化方法は使われていないっぽい。
http://www.hongliangjie.com/publications/recsys2014.pdf
Xing Yi† Liangjie Hong† Erheng Zhong† Nathan Nan Liu† Suju Rajan† †Personalization Sciences, Yahoo Labs, Sunnyvale, CA 94089, USA
2014
この論文を参照している論文 https://scholar.google.co.jp/scholar?cites=17860769080821191601&as_sdt=2005&sciodt=0,5&hl=ja
yskn67
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4 years ago yskn67
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4 years ago
一言でいうと
Clickの代わりに閲覧時間をcollaborative filtering(CF)やmachine learning-to-rank(MLR)の指標とした論文。 閲覧時間のログの取り方から始まり、正規化の方法、実際にCFとMLRに活用した結果が述べられている。 閲覧時間はlog scaleなのでy = log(x)で変換し、コンテキストごとに算出した平均、分散で正規化する方法を示唆している。 コンテキストにはデバイスの種類、記事の長さが有効そうである。 実験結果としてはMLRはClickを使う場合と比較して性能が向上していると述べている。 MLRに関しては目的変数として使うだけでなく、データごとの重みとして使うパターンも実験されている。 CFに関してはClickを使う場合と同程度で、わずかに性能向上していると述べている。 実験では文中に書かれていた閲覧時間の正規化方法は使われていないっぽい。
論文リンク
http://www.hongliangjie.com/publications/recsys2014.pdf
著者/所属機関
Xing Yi† Liangjie Hong† Erheng Zhong† Nathan Nan Liu† Suju Rajan† †Personalization Sciences, Yahoo Labs, Sunnyvale, CA 94089, USA
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2014