論文の概要: Memory Augmented Neural Model for Incremental Session-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01573v1
• Date: Tue, 28 Apr 2020 19:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 22:41:15.729180
• Title: Memory Augmented Neural Model for Incremental Session-based Recommendation
• Title（参考訳）: インクリメンタルセッションベースレコメンデーションのためのメモリ拡張ニューラルモデル
• Authors: Fei Mi, Boi Faltings
• Abstract要約: インクリメンタルセッションベースのレコメンデーションシナリオでは,既存のニューラルレコメンデータが使用できることを示す。 メモリ拡張ニューラルモデル(MAN)と呼ばれる一般的なフレームワークを提案する。 MANは、継続的にクエリされ更新された非パラメトリックメモリでベース神経レコメンデータを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.33193124174747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasing concerns with privacy have stimulated interests in Session-based Recommendation (SR) using no personal data other than what is observed in the current browser session. Existing methods are evaluated in static settings which rarely occur in real-world applications. To better address the dynamic nature of SR tasks, we study an incremental SR scenario, where new items and preferences appear continuously. We show that existing neural recommenders can be used in incremental SR scenarios with small incremental updates to alleviate computation overhead and catastrophic forgetting. More importantly, we propose a general framework called Memory Augmented Neural model (MAN). MAN augments a base neural recommender with a continuously queried and updated nonparametric memory, and the predictions from the neural and the memory components are combined through another lightweight gating network. We empirically show that MAN is well-suited for the incremental SR task, and it consistently outperforms state-of-the-art neural and nonparametric methods. We analyze the results and demonstrate that it is particularly good at incrementally learning preferences on new and infrequent items.
• Abstract（参考訳）: プライバシーへの懸念の高まりは、現在のブラウザセッションで観察されるもの以外の個人データを使用しないセッションベースレコメンデーション(sr)の関心を刺激している。 既存の手法は、現実のアプリケーションではめったに起こらない静的な設定で評価される。 SRタスクの動的性質を改善するために,新たな項目や嗜好が連続的に現れる段階的なSRシナリオについて検討する。 既存のニューラルリコメンデータは、計算オーバーヘッドの軽減と破滅的な忘れるために小さなインクリメンタルアップデートで、インクリメンタルなsrシナリオで使用できる。 さらに,メモリ拡張ニューラルモデル(man)と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 MANは、継続的にクエリされ更新された非パラメトリックメモリでベースとなるニューラルレコメンデータを拡張し、ニューラルとメモリコンポーネントからの予測は、別の軽量ゲーティングネットワークを介して結合される。 我々は、MANが漸進的SRタスクに適していることを実証的に示し、最先端のニューラルおよび非パラメトリック手法を一貫して上回っていることを示す。 結果を分析し,新しい項目や頻度の低い項目の嗜好を漸進的に学習することが特に有効であることを示す。

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