論文の概要: Explore User Neighborhood for Real-time E-commerce Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00442v1
• Date: Sun, 28 Feb 2021 09:56:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 11:32:27.553508
• Title: Explore User Neighborhood for Real-time E-commerce Recommendation
• Title（参考訳）: リアルタイム電子商取引レコメンデーションのためのユーザ近所の探索
• Authors: Xu Xie, Fei Sun, Xiaoyong Yang, Zhao Yang, Jinyang Gao, Wenwu Ou, and Bin Cui
• Abstract要約: グローバル情報とローカル情報の両方をリアルタイムにレコメンデーションできる,自己補完型協調フィルタリング(SCCF)というフレームワークを提案する。 インダクティブモデルでユーザ表現をリアルタイムで推測することで,ユーザ毎の類似ユーザをリアルタイムで識別することができる。 また、リアルタイム設定にユーザーベースのメソッドを適用する最初の試みです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.33951897839399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recommender systems play a vital role in modern online services, such as Amazon and Taobao. Traditional personalized methods, which focus on user-item (UI) relations, have been widely applied in industrial settings, owing to their efficiency and effectiveness. Despite their success, we argue that these approaches ignore local information hidden in similar users. To tackle this problem, user-based methods exploit similar user relations to make recommendations in a local perspective. Nevertheless, traditional user-based methods, like userKNN and matrix factorization, are intractable to be deployed in the real-time applications since such transductive models have to be recomputed or retrained with any new interaction. To overcome this challenge, we propose a framework called self-complementary collaborative filtering~(SCCF) which can make recommendations with both global and local information in real time. On the one hand, it utilizes UI relations and user neighborhood to capture both global and local information. On the other hand, it can identify similar users for each user in real time by inferring user representations on the fly with an inductive model. The proposed framework can be seamlessly incorporated into existing inductive UI approach and benefit from user neighborhood with little additional computation. It is also the first attempt to apply user-based methods in real-time settings. The effectiveness and efficiency of SCCF are demonstrated through extensive offline experiments on four public datasets, as well as a large scale online A/B test in Taobao.
• Abstract（参考訳）: リコメンダーシステムは、AmazonやTaobaoなどの現代のオンラインサービスにおいて重要な役割を果たしています。 ユーザ・イテム(UI)関係に焦点をあてた従来のパーソナライズ手法は、その効率性と有効性から、産業的に広く適用されてきた。 それらの成功にもかかわらず、我々はこれらのアプローチは類似のユーザーで隠されたローカル情報を無視すると主張します。 この問題に対処するため、ユーザーベースのメソッドは、同様のユーザー関係を利用して、ローカルの視点で推奨します。 それでも、 userKNN やMatrix Factorization のような従来のユーザベースの手法は、そのようなトランスダクティブモデルが新しいインタラクションで再コンパイルまたは再トレーニングされる必要があるため、リアルタイムアプリケーションにデプロイすることは困難である。 この課題を克服するために,グローバル情報とローカル情報の両方をリアルタイムにレコメンデーションする,自己補完的協調フィルタリング(SCCF)というフレームワークを提案する。 一方、UI関係とユーザ近傍を利用して、グローバル情報とローカル情報の両方をキャプチャする。 一方、インダクティブモデルにより、オンザフライでユーザ表現を推測することで、各ユーザーの類似したユーザーをリアルタイムで識別できます。 提案されたフレームワークは,既存のインダクタティブUIアプローチにシームレスに組み込むことができ,追加計算の少ないユーザ近所の恩恵を受けることができる。 また、リアルタイム設定にユーザーベースのメソッドを適用する最初の試みです。 SCCFの有効性と効率は、4つのパブリックデータセットに対する大規模なオフライン実験と、Taobaoでの大規模なオンラインA/Bテストによって実証される。

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