ComPer: A Comprehensive Performance Evaluation Method for Recommender Systems
Notice bibliographique
Résumé
RecommenderSystems are receiving substantial attention in several application areas (such as healthcare systems and e-commerce), where each area has different requirements.These systems are multifaceted by nature.So, many metrics, which are sometimes contradictious, are introduced to assess different aspects.The existence of several alternatives and dimensions to recommendation approaches complicate the evaluation of recommender systems.In such a situation, it is desirable to evaluate and compare recommenders in a united way that assesses the multifaceted aspects of these systems fairly and uniformly.Despite the abundance of evaluation dimensions, the literature still lacks an evaluation method that evaluates the multiple properties of these systems, all at once.As a potential solution, this paper proposes an evaluation methodology that provides a multidimensional assessment of recommender systems.The proposed method, which we call ComPer, combines the most common evaluation dimensions into a single, yet, general evaluation metric.ComPer is inspired by the idea that a recommender system mimics human beings; hence, it can be seen as a human and its outputs can be assessed as human's outputs.Up to our knowledge, this is the first evaluation approach that deals with recommenders as humans.ComPer aims to be thorough (by combining multiple dimensions), simple (by presenting the final result as a single value), and independent (by providing setting-independent results).The applicability of the proposed methodology is evaluated empirically using three different datasets.The initial results are promising in the sense that ComPer is able to give comparable results regardless of the experimental settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».