Personalised ranking with single source implicit information for recommendation tasks a similarity based Monte Carlo Bayesian Personalised Ranking
Notice bibliographique
Résumé
Background: A recommender algorithm’s main goal is to learn user preferences from the user-system interactions and provide a list of relevant items to the user. In information retrieval literature this problem is formulated as learning to rank (LtR) problem. Bayesian Personalized Ranking (BPR) [1] is one of the popular LtR approaches based on pair-wise comparison using single source implicit information. Aim: In this work, we aim to design a recommender system algorithm that generates accurate recommendations. The system should only use a single source implicit user preference information. This is possible through a good approximation of the posterior probability in BPR optimization function. Method: We proposed a Similarity based Monte Carlo approximate solution for the posterior probability in BPR. We used four datasets from different recommendation application domains to evaluate the performance of our proposed algorithm. The input data was pre-processed to match with the requirements of the algorithm. Result: The result of the analysis shows a significant improvement in terms of mean average precision (MAP) for our proposed algorithm compared with the BPR and another alternative extension to BPR. Conclusion: We conclude that the proposed approximate solution is successful in providing the most informative samples to approximate BPR posterior probability. This is confirmed by the significant improvement of the accuracy of the provided ranked list of items for the users. i
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».