[论文解读] Online Context-Dependent Clustering in Recommendations based on Exploration-Exploitation Algorithms

Shuai Li, Claudio Gentile+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2016

Advanced Bandit Algorithms Research参考文献 35被引用 4

一句话总结

本文提出两种在线、上下文相关的聚类算法，用于推荐系统，通过在上下文多臂赌博机中利用探索-利用策略，动态地根据偏好模式对用户和物品进行分组。该方法在性能和可扩展性方面优于当前最先进的聚类赌博机方法，其中一种算法在线性随机噪声下被证明具有有界遗憾。

ABSTRACT

We investigate two context-dependent clustering techniques for content recommendation based on exploration-exploitation strategies in contextual multi-armed bandit settings. Our algorithms dynamically group users based on the items under consideration and, possibly, group items based on the similarity of the clusterings induced over the users. The resulting algorithm thus takes advantage of preference patterns in the data in a way akin to collaborative filtering methods. We provide an empirical analysis on extensive real-world datasets, showing scalability and increased prediction performance over state-of-the-art methods for clustering bandits. For one of the two algorithms we also give a regret analysis within a standard linear stochastic noise setting.

研究动机与目标

• 解决在上下文赌博机设置下推荐系统中用户和物品动态聚类的挑战。
• 通过利用类似于协同过滤的偏好模式，以在线自适应方式提升推荐准确性。
• 通过上下文感知聚类确保在实时推荐场景中的可扩展性和低遗憾。
• 为所提出的算法之一在线性随机噪声设置下提供遗憾的理论保证。

提出的方法

• 算法根据当前考虑的物品上下文动态形成用户聚类，从而实现上下文相关的偏好建模。
• 通过探索-利用策略在线更新聚类，平衡新颖性发现与推荐准确性。
• 一种算法采用线性随机噪声模型推导理论遗憾边界，确保长期性能保证。
• 通过分析用户聚类中诱导出的相似性，支持物品聚类，增强模式发现能力。
• 通过上下文赌博机框架中的用户-物品交互捕捉偏好模式，避免静态聚类假设。
• 将协同过滤原则整合到赌博机学习框架中，实现自适应、数据驱动的分组。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在在线推荐系统中实现用户和物品聚类的上下文相关性？
• RQ2 探索-利用策略是否能提升上下文赌博机设置下聚类质量和推荐性能？
• RQ3 所提出的聚类赌博机算法在何种线性随机噪声设置下的理论遗憾表现如何？
• RQ4 与最先进的聚类赌博机相比，该方法在真实世界推荐数据集上的可扩展性和泛化能力如何？

主要发现

• 在广泛的真实世界数据集上，所提算法在预测性能方面优于当前最先进的聚类赌博机方法。
• 两种算法中的一种在标准线性随机噪声设置下实现了有界遗憾，提供了理论性能保证。
• 动态聚类机制有效捕捉了用户行为中的偏好模式，类似于协同过滤，但无需离线聚类。
• 由于采用在线自适应聚类方法，该方法在大规模推荐场景中表现出高效的可扩展性。
• 实证结果证实，上下文相关的聚类通过利用不同物品间用户偏好的相似性，显著提升了推荐准确性。
• 将探索-利用机制融入聚类过程，能够更好地处理冷启动和稀疏的用户-物品交互。