論文の概要: MAMO: Memory-Augmented Meta-Optimization for Cold-start Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03183v1
• Date: Tue, 7 Jul 2020 03:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 19:16:49.334794
• Title: MAMO: Memory-Augmented Meta-Optimization for Cold-start Recommendation
• Title（参考訳）: MAMO: コールドスタート勧告のためのメモリ拡張メタ最適化
• Authors: Manqing Dong and Feng Yuan and Lina Yao and Xiwei Xu and Liming Zhu
• Abstract要約: ほとんどのレコメンデーションシステムの一般的な課題は、コールドスタート問題である。 本稿では,タスク固有の記憶と特徴固有の記憶を格納できる2つのメモリ行列を設計する。 提案手法を最適化するためにメタ最適化アプローチを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.0605442943949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A common challenge for most current recommender systems is the cold-start problem. Due to the lack of user-item interactions, the fine-tuned recommender systems are unable to handle situations with new users or new items. Recently, some works introduce the meta-optimization idea into the recommendation scenarios, i.e. predicting the user preference by only a few of past interacted items. The core idea is learning a global sharing initialization parameter for all users and then learning the local parameters for each user separately. However, most meta-learning based recommendation approaches adopt model-agnostic meta-learning for parameter initialization, where the global sharing parameter may lead the model into local optima for some users. In this paper, we design two memory matrices that can store task-specific memories and feature-specific memories. Specifically, the feature-specific memories are used to guide the model with personalized parameter initialization, while the task-specific memories are used to guide the model fast predicting the user preference. And we adopt a meta-optimization approach for optimizing the proposed method. We test the model on two widely used recommendation datasets and consider four cold-start situations. The experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 現在のレコメンダシステムで一般的な課題は、コールドスタート問題である。 ユーザとイテムの相互作用が欠如しているため、カスタマイズされたレコメンダシステムは、新しいユーザや新しいアイテムの状況に対処できない。 近年、メタ最適化の考え方をレコメンデーションシナリオに導入する作品がいくつか紹介されている。 中心となるアイデアは、全ユーザのグローバル共有初期化パラメータを学習し、各ユーザのローカルパラメータを個別に学習することだ。 しかし,ほとんどのメタラーニングベースの推薦手法では,パラメータの初期化にモデルに依存しないメタラーニングを採用している。 本稿では,タスク固有の記憶と特徴固有の記憶を格納できる2つのメモリ行列を設計する。 具体的には、特徴特異的メモリはモデルにパーソナライズされたパラメータ初期化を導くのに使われ、タスク固有メモリはモデルがユーザの好みを素早く予測するのに役立つ。 また,提案手法を最適化するためにメタ最適化手法を採用する。 我々は,広く使用されている2つのレコメンデーションデータセット上でモデルをテストし,4つのコールドスタート状況を検討した。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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