もしも推薦システムの精度と多様性が単一の指標で測れたらRecSys 2021採択論文の中で気になっていた "Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems" を読んだ。 独特かつ曖昧な表記の数式が並ぶ「読んでいてイライラするタイプの論文」ではあったものの、推薦結果の Relevance（履歴に基づく類似度；古典的な“精度”に直結）と Novelty（ユーザにとっての推薦結果の新規性・多様性；セレンディピティに寄与）を相互に検討する際の論点、手法に求められる性質、実験のフレームワークのリファレンスとして有用な研究であるように思う。 一方、提案手法の筋の良さ、およびその実用性は疑わしい。定義の曖昧なパラメータを内在し、データに関して十分に事前知識のあるオフラインでの性能評価にユースケースを限定しているためだ。 いずれにせよ「精度の先にある、ユーザ
