핵심 개념
하위 왼쪽 부분 AUC는 효율적이면서도 Top-K 랭킹 메트릭과 강한 상관 관계를 갖는 새로운 최적화 메트릭이다.
초록
최적화 메트릭은 추천 시스템에서 중요하며, 하위 왼쪽 부분 AUC는 Top-K 랭킹 메트릭과 강한 상관 관계를 갖는다.
기존 메트릭들과의 비교를 통해 하위 왼쪽 부분 AUC의 우수성을 입증하였다.
노이즈 피드백에 대한 강건성을 갖는 LLPAUC의 효과를 실험을 통해 입증하였다.
통계
LLPAUC는 Top-K 랭킹 메트릭과 강한 상관 관계를 갖는다.
BPR, BCE, SCE, CCL, DNS, Softmax_v, PAUCI(OPAUC) 등과 LLPAUC를 비교한 결과가 있다.
인용구
"하위 왼쪽 부분 AUC는 Top-K 랭킹 메트릭과 강한 상관 관계를 갖는다."
"LLPAUC는 다른 최적화 메트릭보다 우수한 성능을 보인다."