Maximal Marginal Relevance

目录

• 概
• 符号说明
• MMR

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.

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

• 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:

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

  注: 原文在这个地方似乎有点问题.

• 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.