Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userImplicit Feedback in recommender system
الملاحظات الضمنية في نظام الاقتراحات
670
1 30
0
(
0
)
Added by
Damascus University حلقة بحث
Publication date
2018
fields
Informatics Engineering
and research's language is
العربية
Created by
ghena alsaleh
Ask ChatGPT about the research
هل يمكن أن تكون الملاحظات الضمنية بديلاً عن التقييمات الصريحة في نظم التوصية؟ إذا كان الأمر كذلك، يمكننا تجنب الصعوبات المرتبطة بجمع تقييمات صريحة من المستخدمين. إذن، هل يمكننا التقاط معلومات مفيدة بشكل مخفي؟ وكيف يمكننا استخدام تلك المعلومات لتقديم توصيات؟
Can implicit feedback substitute for explicit ratings in recommender systems? If so, we could avoid the difficulties associated with gathering explicit ratings from users. How, then, can we capture useful information unobtrusively, and how might we use that information to make recommendations?
Artificial intelligence review:
Research summary
تناقش الورقة البحثية إمكانية استخدام الملاحظات الضمنية كبديل للتقييمات الصريحة في نظم التوصية. تهدف الدراسة إلى تجنب الصعوبات المرتبطة بجمع التقييمات الصريحة من المستخدمين من خلال التقاط معلومات مفيدة بشكل غير مباشر واستخدامها لتقديم توصيات. تم تحديد ثلاثة أنواع من الملاحظات الضمنية: الفحص، الاحتفاظ، والمرجع، واقتراح استراتيجيتين لاستخدام هذه الملاحظات في نظم التوصية. كما تم استعراض التحديات المرتبطة بمعالجة هذه البيانات الضمنية وكيفية دمجها مع التقييمات الصريحة لتحسين دقة التوصيات. تم تقديم أمثلة على كيفية استخدام الملاحظات الضمنية في تطبيقات العالم الحقيقي مثل سجلات التصفح والشراء، وتم مناقشة منهجية Matrix Factorization كأداة فعالة لتحليل هذه البيانات وتقديم توصيات دقيقة.
Critical review
دراسة نقدية: الورقة البحثية تقدم مساهمة قيمة في مجال نظم التوصية من خلال التركيز على الملاحظات الضمنية كبديل للتقييمات الصريحة. ومع ذلك، هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، لم يتم تقديم أمثلة تطبيقية كافية على كيفية استخدام الملاحظات الضمنية في مجالات أخرى غير التوصية بالموسيقى والأفلام. ثانياً، الورقة لم تتناول بشكل كافٍ التحديات الأخلاقية والخصوصية المرتبطة بجمع وتحليل البيانات الضمنية. أخيراً، كان من المفيد تقديم مقارنة أكثر تفصيلاً بين أداء نظم التوصية التي تعتمد على الملاحظات الضمنية وتلك التي تعتمد على التقييمات الصريحة في سياقات مختلفة.
Questions related to the research
-
ما هي الأنواع الثلاثة للملاحظات الضمنية التي تم تحديدها في الورقة؟
الأنواع الثلاثة للملاحظات الضمنية هي الفحص، الاحتفاظ، والمرجع.
-
ما هي التحديات المرتبطة باستخدام الملاحظات الضمنية في نظم التوصية؟
التحديات تشمل معالجة كميات كبيرة من البيانات، دمج الإشارات الضمنية مع التقييمات الصريحة، والتعامل مع عدم اليقين في تفسير الإشارات الضمنية.
-
كيف يمكن استخدام منهجية Matrix Factorization في تحليل الملاحظات الضمنية؟
يمكن استخدام Matrix Factorization لتحليل الملاحظات الضمنية من خلال تقسيم مصفوفة التقييمات إلى مصفوفتين بمرتبة أقل، مما يساعد في الكشف عن العناصر المتشابهة بالمحتوى وتقديم توصيات دقيقة.
-
ما هي الفوائد المحتملة لاستخدام الملاحظات الضمنية بدلاً من التقييمات الصريحة؟
الفوائد تشمل تجنب الصعوبات المرتبطة بجمع التقييمات الصريحة، الحصول على كميات أكبر من البيانات، وتقديم توصيات أكثر دقة بناءً على سلوك المستخدم الفعلي.
References used
Lin, Chia-Yu, Li-Chun Wang, and Kun-Hung Tsai. "Hybrid Real-Time Matrix Factorization for Implicit Feedback Recommendation Systems." IEEE Access 6 (2018).
Jannach, Dietmar, Lukas Lerche, and Markus Zanker. "Recommending based on implicit feedback." Social Information Access. Springer, Cham, 2018.
K. Wang, H. Peng, Y. Jin, C. Sha, and X. Wang, ``Local weighted matrix factorization for top-n recommendation with implicit feedback,'' Data Sci. Eng., vol. 1, no. 4, pp. 252_264, 2016.
Jawaheer, Gawesh, Peter Weller, and Patty Kostkova. "Modeling user preferences in recommender systems: A classification framework for explicit and implicit user feedback." ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS) 4.2 (2014).
Y. Koren and R. Bell. Advances in collaborative filtering. In Recommender Systems Handbook. Springer, 2011.
rate research
Read More
Short-answer scoring is the task of assessing the correctness of a short text given as response to a question that can come from a variety of educational scenarios. As only content, not form, is important, the exact wording including the explicitness
of an answer should not matter. However, many state-of-the-art scoring models heavily rely on lexical information, be it word embeddings in a neural network or n-grams in an SVM. Thus, the exact wording of an answer might very well make a difference. We therefore quantify to what extent implicit language phenomena occur in short answer datasets and examine the influence they have on automatic scoring performance. We find that the level of implicitness depends on the individual question, and that some phenomena are very frequent. Resolving implicit wording to explicit formulations indeed tends to improve automatic scoring performance.
إن توافر المعلومات بغزارة عبر الشابكة يجعل البحث عن المعلومات مهمة شاقة. يجد الباحثون صعوبة في الوصول وتتبع الأوراق البحثية الأكثر أهمية بالنسبة لهم. تقدم هذه الورقة مقاربة لنظام اقتراحات للأوراق البحثية في اتجاه تعاوني. من خلال الاستفادة من مزايا نه
ج التصفية التعاونية، نستخدم البيانات السياقية المتاحة للجميع لاستنتاج الارتباطات الخفية الموجودة بين أوراق البحث من أجل تخصيص الاقتراحات. حداثة النهج المقترح هو أنه يقدم توصيات مخصصة بغض النظر عن مجال البحث وبغض النظر عن خبرة المستخدم.
Natural Language Understanding (NLU) is an established component within a conversational AI or digital assistant system, and it is responsible for producing semantic understanding of a user request. We propose a scalable and automatic approach for im
proving NLU in a large-scale conversational AI system by leveraging implicit user feedback, with an insight that user interaction data and dialog context have rich information embedded from which user satisfaction and intention can be inferred. In particular, we propose a domain-agnostic framework for curating new supervision data for improving NLU from live production traffic. With an extensive set of experiments, we show the results of applying the framework and improving NLU for a large-scale production system across 10 domains.
We investigate the feasibility of defining sentiment evoked by fine-grained news events. Our research question is based on the premise that methods for detecting implicit sentiment in news can be a key driver of content diversity, which is one way to
mitigate the detrimental effects of filter bubbles that recommenders based on collaborative filtering may produce. Our experiments are based on 1,735 news articles from major Flemish newspapers that were manually annotated, with high agreement, for implicit sentiment. While lexical resources prove insufficient for sentiment analysis in this data genre, our results demonstrate that machine learning models based on SVM and BERT are able to automatically infer the implicit sentiment evoked by news events.
Broad-coverage meaning representations in NLP mostly focus on explicitly expressed content. More importantly, the scarcity of datasets annotating diverse implicit roles limits empirical studies into their linguistic nuances. For example, in the web r
eview Great service!'', the provider and consumer are implicit arguments of different types. We examine an annotated corpus of fine-grained implicit arguments (Cui and Hershcovich, 2020) by carefully re-annotating it, resolving several inconsistencies. Subsequently, we present the first transition-based neural parser that can handle implicit arguments dynamically, and experiment with two different transition systems on the improved dataset. We find that certain types of implicit arguments are more difficult to parse than others and that the simpler system is more accurate in recovering implicit arguments, despite having a lower overall parsing score, attesting current reasoning limitations of NLP models. This work will facilitate a better understanding of implicit and underspecified language, by incorporating it holistically into meaning representations.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
