論文の概要: Metric Learning for Session-based Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02655v1
- Date: Thu, 7 Jan 2021 17:51:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 13:27:06.330904
- Title: Metric Learning for Session-based Recommendations
- Title(参考訳): セッションベースレコメンデーションのためのメトリック学習
- Authors: Bart{\l}omiej Twardowski, Pawe{\l} Zawistowski, Szymon Zaborowski
- Abstract要約: メトリクス学習のアプローチを一般的な学習からランクへの手法と比較した。
問題分析のための単純なアーキテクチャを提案し,大規模でも深層でも必要ではないことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.706222947143855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Session-based recommenders, used for making predictions out of users'
uninterrupted sequences of actions, are attractive for many applications. Here,
for this task we propose using metric learning, where a common embedding space
for sessions and items is created, and distance measures dissimilarity between
the provided sequence of users' events and the next action. We discuss and
compare metric learning approaches to commonly used learning-to-rank methods,
where some synergies exist. We propose a simple architecture for problem
analysis and demonstrate that neither extensively big nor deep architectures
are necessary in order to outperform existing methods. The experimental results
against strong baselines on four datasets are provided with an ablation study.
- Abstract(参考訳): セッションベースのレコメンデータは、ユーザの未中断なアクションシーケンスから予測するために使用され、多くのアプリケーションにとって魅力的なものです。
そこで,本課題では,セッションやアイテムの共通埋め込み空間を創出するメトリックラーニングと,提供されたユーザのイベントシーケンスと次のアクションとの相違度を測定することを提案する。
本稿では,いくつかのシナジーが存在する一般的な学習-ランク法と比較し,計量学習手法について考察する。
本稿では,問題解析のためのシンプルなアーキテクチャを提案し,既存の手法を上回るためには,大規模かつ深いアーキテクチャは必要ないことを示した。
4つのデータセットに対する強いベースラインに対する実験結果は、アブレーション研究である。
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