Maximal Marginal Relevance

Carbonell J. and Goldstein. The use of MMR, diversity-based reranking for reordering documents and producing summaries. In International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 1998.

本文提出了一种 reordering 的准则, 用于提高候选 items 的多样性.

符号说明

  • \(R\), 推荐的 items;
  • \(S\), 已经被选择的 items;
  • \(Q\), 当前的 query;
  • \(\text{Sim}(\cdot)\), 相似度;

MMR

  • 一般来说, 推荐的 items \(R\) 往往前列的 items 在不加干预的情况下是极度相似的, 这容易导致整体的多样性回比较差.

  • 通过 MMR 可以找到那个即和 query \(Q\) 高度相关又和先前已经推荐过的 items 不那么相似的物品:

    \[\text{MMR}:= \mathop{\text{argmax}} \limits_{D_i \in R \setminus S} [\lambda \cdot \text{Sim}_1 (D_i, Q) - (1 - \lambda) \cdot \max_{D_j \in S} \text{Sim}_2 (D_i, D_j)]. \]

    : 原文在这个地方似乎有点问题.

  • \(\lambda = 1\) 的时候, 就是完全依赖相关度推荐, 而当 \(\lambda = 0\) 的时候, 则是推荐和之前推荐物品最不相似的物品. 当 \(\lambda \in (0, 1)\) 的时候, 则是二者的平衡.

posted @ 2023-03-17 10:21  馒头and花卷  阅读(39)  评论(0编辑  收藏  举报