Maximal Marginal Relevance
概
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
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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.
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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:
\[\text{MMR}:= \mathop{\text{argmax}} \limits_{D_i \in R \setminus S} [\lambda \cdot \text{Sim}_1 (D_i, Q) - (1 - \lambda) \cdot \max_{D_j \in S} \text{Sim}_2 (D_i, D_j)]. \]注: 原文在这个地方似乎有点问题.
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当 \(\lambda = 1\) 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.