Abstrakt. Effektiviteten hos rekommendationsalgoritmer bedöms normalt med utvärderingsmått såsom rotmedel kvadratfel, F1, eller klicka genom hastigheter, beräknade över hela datauppsättningar. Den bästa algoritmen väljs normalt baserat på dessa övergripande mätvärden. Det finns dock ingen singel-bästa algoritm för alla användare, objekt och sammanhang. Att välja en enda algoritm baserad på övergripande utvärderingsresultat är inte optimalt. I detta dokument föreslår vi ett meta-learning-baserat tillvägagångssätt för rekommendationer, som syftar till att välja den bästa algoritmen för varje användarobjektpar. Vi utvärderar vår strategi med hjälp av MovieLens 100K och 1M dataset. Vårt tillvägagångssätt (RMSE, 100K: 0.973; 1M: 0.908) överträffade inte den enda bästa algoritmen, SVD++ (RMSE, 100K: 0.942; 1M: 0.887). Vi utvecklar också en distinktion mellan meta-lärare som arbetar per-instance (mikro-nivå), per-data delmängd (mitt-nivå) och per-datauppsättning (global nivå). Vår utvärdering visar att en hypotetiskt perfekt mikro-nivå meta-learner skulle förbättra RMSE med 25,5% för MovieLens 100K och 1M dataset, jämfört med de totalt bästa algoritmer som används.
Collins och Al. REF utbildade en meta-lärare att välja den bästa rekommendationsalgoritmen från en pool för varje instans genom att förutsäga felet för varje modell.
One-at-a-time: A Meta-Learning Recommender-System for Recommendation-Algorithm Selection on Micro Level
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}