Abstract
counterfactual learning technologies for tackling the bias problem in recommendation.
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Counterfactual Risk Minimization: Learning from Logged Bandit Feedback Counterfactual learning for recommender system
Counterfactual Learning 추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다.
Online Learning to Rank for Information Retrieval Related References slide: staff.fnwi.uva.nl/m.derijke/wp-content/uploads/sigir2016-tutorial.pdf .
Challenge of RS 추천 시스템에서 발생할 수 있는 문제점들 nosiy data 일반적으로 historical 데이터는 모두 사용자의 성향을 반영한다고 가정하지만, 사용자는 자신이 선택한 아이템을 좋아하지 않을 수 있다.
Graph Neural Networks for Recommender System the critical challenges of GNN-based recommendation and the potential solutions 에 중점을 두고 설명함 extensive background of recommender...
Exposure Bias Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
Github for Recommender System 추천 시스템에 관련된 github repo 를 정리하는 page B) Repos github.com/microsoft/recommenders/ This repository contains examples and best practices for building...
Tags Matthew effect Average Recommendation Popularity Scaling Method Collaborative filtering via high-dimensional regression Related Papers Popularity Bias in Dynamic...
Propensity 배경 To remedy the selection bias in evaluation, some recent work considers a recommendation as an intervention analogous to treating a patient with a specific drug.
Conversational Recommender System 대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함 B) Related C) References.
Matthew Effect 유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상.