論文の概要: A Sequence-Oblivious Generation Method for Context-Aware Hashtag Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02957v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 06:10:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:04:49.357540
• Title: A Sequence-Oblivious Generation Method for Context-Aware Hashtag Recommendation
• Title（参考訳）: コンテキスト認識型ハッシュタグレコメンデーションの逐次生成法
• Authors: Junmo Kang, Jeonghwan Kim, Suwon Shin, Sung-Hyon Myaeng
• Abstract要約: 本稿では,タグレコメンデーションに対する生成的アプローチを提案する。そこでは,以前に生成されたタグに条件付きで1つずつセマンティックタグが選択される。 このアプローチを、一連のコンテキスト特徴型を投稿に使用可能なInstagramデータセットに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.253484635646481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Like search, a recommendation task accepts an input query or cue and provides desirable items, often based on a ranking function. Such a ranking approach rarely considers explicit dependency among the recommended items. In this work, we propose a generative approach to tag recommendation, where semantic tags are selected one at a time conditioned on the previously generated tags to model inter-dependency among the generated tags. We apply this tag recommendation approach to an Instagram data set where an array of context feature types (image, location, time, and text) are available for posts. To exploit the inter-dependency among the distinct types of features, we adopt a simple yet effective architecture using self-attention, making deep interactions possible. Empirical results show that our method is significantly superior to not only the usual ranking schemes but also autoregressive models for tag recommendation. They indicate that it is critical to fuse mutually supporting features at an early stage to induce extensive and comprehensive view on inter-context interaction in generating tags in a recurrent feedback loop.
• Abstract（参考訳）: 検索と同様に、レコメンデーションタスクは入力クエリやキューを受け取り、しばしばランキング関数に基づいて望ましいアイテムを提供する。 このようなランク付けアプローチは推奨項目間の明示的な依存をほとんど考慮しない。 そこで本研究では,生成したタグの相互依存性をモデル化するために,以前に生成したタグに条件付きでセマンティックタグを1つずつ選択する手法を提案する。 このタグレコメンデーションアプローチをInstagramのデータセットに適用し、コンテクストの特徴型(画像、場所、時間、テキスト)の配列が投稿に利用できるようにします。 特徴の異なるタイプ間の相互依存を利用するため、我々は自己着想を用いてシンプルで効果的なアーキテクチャを採用し、深い相互作用を可能にした。 実験の結果,提案手法は,通常のランキング方式よりもタグ推薦のための自己回帰モデルよりも有意に優れていることがわかった。 彼らは、繰り返しフィードバックループでタグを生成する際に、相互に補完する機能を早期に融合させることが、コンテキスト間相互作用の広範かつ包括的なビューを誘導することが重要であることを示唆している。

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