レコメンダーでは、「クリック」などのラベルが付いたユーザー製品データがあることが非常に一般的です。モデルを学習するために、クリックデータと非クリックデータが必要です。
生成する最も簡単な方法は、クリックデータにはないユーザーと製品のペアを取得することです。ただし、それは誤解を招く可能性があります。例：
user1, product1 (click)
user2, product2 (click)
user2, product3 (click)
user3, product2 (click)
user1をproduct1以外のすべての製品で取得し、「no_click」などのラベルを付けることができます。しかし、これは本当ではないかもしれません。たぶん、user1がproduct2を表示された場合、user1はproduct2をクリックしたでしょう。しかし、他の製品のセットが表示されたからといって、クリックするかクリックしないかを決定する機会がありませんでした2。
では、単項データの問題にどのように対処するのでしょうか？
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あなた自身の質問に答えたと思います。印象やショーのコンセプトを記録する必要があります。あなたが製品を示し、それらがクリックされなかった場合、これはあなたが探しているものです。
しかし、実際にはこれは記録されたデータでは利用できません。それが私が言ったことです。データには、クリックラベルを持つユーザーと製品のペアのみが含まれます。表示されたものとクリックされたものは記録されません。
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p.paliwal 2015年
また、たとえば、user1にprod1、prod2、prod3が表示された（そして、prod1をクリックした）場合でも、user1にはprod2とprod3があり、ラベルはクリックされません。しかし、残りの製品（prod4、prod5、...）はどうでしょうか。表示されなかったため、ユーザーはクリック/非クリックを決定する機会がありませんでした。これは、ユーザーが表示されていない製品に関心を持っているかどうかは示していません。したがって、他のすべての組み合わせに非クリックとしてラベルを付けることは、実際には当てはまらない場合があります。これも私が問題に説明したものです。
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p.paliwal 2015年