WSDM


Paper/Blog Link My Issue
#RecommenderSystems #NeuralNetwork #CollaborativeFiltering #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #AutoEncoder Issue Date: 2018-01-02 Comment

Denoising Auto-Encoders を用いたtop-N推薦手法、Collaborative Denoising Auto-Encoder (CDAE)を提案。

モデルベースなCollaborative Filtering手法に相当する。corruptedなinputを復元するようなDenoising Auto Encoderのみで推薦を行うような手法は、この研究が初めてだと主張。



学習する際は、userのitemsetのsubsetをモデルに与え（noiseがあることに相当）、全体のitem setを復元できるように、学習する（すなわちDenoising Auto-Encoder）。

推薦する際は、ユーザのその時点でのpreference setをinputし、new itemを推薦する。



- [Paper Note] Collaborative Deep Learning for Recommender Systems, Hao Wang+, KDD'15

もStacked Denoising Auto EncoderとCollaborative Topic Regression [Paper Note] Collaborative topic modeling for recommending scientific articles, Wang+, KDD'11 を利用しているが、[Paper Note] Collaborative Deep Learning for Recommender Systems, Hao Wang+, KDD'15 ではarticle recommendationというspecificな問題を解いているのに対して、提案手法はgeneralなtop-N推薦に利用できることを主張。




Paper/Blog Link My Issue
#InformationRetrieval #LearningToRank #Online/Interactive #Interleaved Issue Date: 2018-01-01 Comment

[Paper Note] Interactively Optimizing Information Retrieval Systems as a Dueling Bandits Problem, Yue+, ICML'09 DBGDを拡張した手法を提案している。

アルゴリズムが細かく書いてあるので、追っていくとDBGD等について理解が深まると思われる。

Interleavemethodについても。