論文の概要: Diversity Regularized Interests Modeling for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12404v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 09:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 13:43:37.558070
• Title: Diversity Regularized Interests Modeling for Recommender Systems
• Title（参考訳）: リコメンダシステムの多様性規則化利子モデリング
• Authors: Junmei Hao, Jingcheng Shi, Qing Da, Anxiang Zeng, Yujie Dun, Xueming Qian, Qianying Lin
• Abstract要約: リコメンダーシステムのための多様性正規化利子モデリング(DRIM)の新しい方法を提案する。 ユーザの興味はある程度の差異を持つべきであり,複数のユーザ関心ベクトルを分離する多様性正規化セパレータとして,3つの戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.339169652217844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of E-commerce and the increase in the quantity of items, users are presented with more items hence their interests broaden. It is increasingly difficult to model user intentions with traditional methods, which model the user's preference for an item by combining a single user vector and an item vector. Recently, some methods are proposed to generate multiple user interest vectors and achieve better performance compared to traditional methods. However, empirical studies demonstrate that vectors generated from these multi-interests methods are sometimes homogeneous, which may lead to sub-optimal performance. In this paper, we propose a novel method of Diversity Regularized Interests Modeling (DRIM) for Recommender Systems. We apply a capsule network in a multi-interest extractor to generate multiple user interest vectors. Each interest of the user should have a certain degree of distinction, thus we introduce three strategies as the diversity regularized separator to separate multiple user interest vectors. Experimental results on public and industrial data sets demonstrate the ability of the model to capture different interests of a user and the superior performance of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: eコマースの急速な発展とアイテムの量の増加により、ユーザーはより多くのアイテムを提示されるため、興味が広がる。 単一のユーザベクトルとアイテムベクトルを組み合わせることで,ユーザの好みをモデル化する従来の手法によるユーザ意図のモデル化がますます困難になっている。 近年,複数のユーザ関心ベクトルを生成し,従来の手法よりも優れた性能を実現する手法が提案されている。 しかし、実証的な研究により、これらの多利子法から生成されるベクトルは時として同質であり、それが準最適性能をもたらすことが示されている。 本稿では,レコメンダシステムのための新しい多様性正規化関心モデリング(drim)手法を提案する。 複数のユーザ興味ベクトルを生成するために,カプセルネットワークを多目的抽出器に適用する。 ユーザの興味はある程度の差異を持つべきであり,複数のユーザ関心ベクトルを分離する多様性正規化セパレータとして3つの戦略を導入する。 パブリックデータセットと産業データセットに関する実験結果から,利用者の興味の相違と,提案手法の優れた性能を把握できるモデルの有効性が示された。

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