論文の概要: Session-aware Linear Item-Item Models for Session-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16104v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 06:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:35:09.117966
• Title: Session-aware Linear Item-Item Models for Session-based Recommendation
• 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セッション対応線形項目モデル
• Authors: Minijn Choi, jinhong Kim, Joonseok Lee, Hyunjung Shim and Jongwuk Lee
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションは、セッションで消費された以前の項目のシーケンスから次の項目を予測することを目的とする。 セッションの全体的側面を考慮した簡便かつ効果的な線形モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.081904457871815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendation aims at predicting the next item given a sequence of previous items consumed in the session, e.g., on e-commerce or multimedia streaming services. Specifically, session data exhibits some unique characteristics, i.e., session consistency and sequential dependency over items within the session, repeated item consumption, and session timeliness. In this paper, we propose simple-yet-effective linear models for considering the holistic aspects of the sessions. The comprehensive nature of our models helps improve the quality of session-based recommendation. More importantly, it provides a generalized framework for reflecting different perspectives of session data. Furthermore, since our models can be solved by closed-form solutions, they are highly scalable. Experimental results demonstrate that the proposed linear models show competitive or state-of-the-art performance in various metrics on several real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションは、例えば、eコマースやマルチメディアストリーミングサービスでセッションで消費された前の項目のシーケンスから次の項目を予測することを目的としている。 具体的には、セッションデータには、セッションの一貫性とセッション内のアイテムへのシーケンシャルな依存性、繰り返しのアイテム消費、セッションのタイムラインなど、いくつかの特徴がある。 本稿では,セッションの包括的側面を考慮するための単純イット有効線形モデルを提案する。 私たちのモデルの包括的性質は、セッションベースのレコメンデーションの品質を改善するのに役立ちます。 さらに重要なのは、セッションデータの異なる視点を反映する汎用フレームワークを提供することだ。 さらに、我々のモデルはクローズドフォームのソリューションで解決できるので、非常にスケーラブルです。 実験の結果,実世界のデータセット上での様々な指標において,提案する線形モデルが競争的あるいは最先端的な性能を示すことがわかった。

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