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具有多个轮播的推荐界面中用户满意度的度量

信息检索 2021-05-18 v1 人机交互 机器学习 多媒体

摘要

视频点播和音乐流媒体服务采用由若干推荐列表(即小部件或可滑动轮播)组成的用户界面是很常见的,每个列表根据特定标准或算法(例如最新、最热门、为你推荐、编辑精选等)生成。选择适当的轮播组合对用户满意度有显著影响。该用户界面一个关键方面是,要度量一个新轮播对用户的关联性,仅考虑其个体质量是不够的。相反,应考虑到界面中已存在其他轮播。传统推荐系统评估协议未考虑这一点,其中每个轮播被孤立评估,而不管(i)向用户展示了哪些其他轮播,以及(ii)该轮播相对于其他轮播的位置。因此,我们提出一种用于轮播设置的二维评估协议,该协议将基于推荐轮播在已有轮播集合质量上的提升程度来度量其质量。我们的评估协议还考虑了位置偏差,即用户并非顺序浏览轮播,而是集中于屏幕的左上角。我们报告了在电影领域上的实验,并注意到在轮播设置下,关于应优先采用何种标准来生成推荐项列表的定义不同于通常的理解。

关键词

引用

@article{arxiv.2105.07062,
  title  = {Measuring the User Satisfaction in a Recommendation Interface with Multiple Carousels},
  author = {Nicolò Felicioni and Maurizio Ferrari Dacrema and Paolo Cremonesi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07062},
  year   = {2021}
}