論文の概要: Using Social Media Background to Improve Cold-start Recommendation Deep Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02256v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 04:46:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 05:19:39.872568
• Title: Using Social Media Background to Improve Cold-start Recommendation Deep Models
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアの背景を利用して冷間開始勧告の深部モデルを改善する
• Authors: Yihong Zhang, Takuya Maekawa, and Takahiro Hara
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディアの背景を余分な文脈情報として利用してレコメンデーションモデルを改善することができるかどうかを検討する。 既存のディープニューラルネットワークモデルに基づいて,ソーシャルメディアの背景を埋め込みとして表現する方法を提案する。 その結果,既存のモデルとソーシャルメディアの背景を融合させる手法は,一般的にレコメンデーション性能を向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.444156978118087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recommender systems, a cold-start problem occurs when there is no past interaction record associated with the user or item. Typical solutions to the cold-start problem make use of contextual information, such as user demographic attributes or product descriptions. A group of works have shown that social media background can help predicting temporal phenomenons such as product sales and stock price movements. In this work, our goal is to investigate whether social media background can be used as extra contextual information to improve recommendation models. Based on an existing deep neural network model, we proposed a method to represent temporal social media background as embeddings and fuse them as an extra component in the model. We conduct experimental evaluations on a real-world e-commerce dataset and a Twitter dataset. The results show that our method of fusing social media background with the existing model does generally improve recommendation performance. In some cases the recommendation accuracy measured by hit-rate@K doubles after fusing with social media background. Our findings can be beneficial for future recommender system designs that consider complex temporal information representing social interests.
• Abstract（参考訳）: レコメンデータシステムでは、ユーザやアイテムに関連する過去のインタラクションレコードがない場合に、コールドスタートの問題が発生する。 コールドスタート問題の典型的なソリューションは、ユーザ人口統計属性や製品説明といったコンテキスト情報を利用する。 ある研究グループが、ソーシャルメディアの背景が、製品販売や株価変動などの一時的な現象を予測するのに役立つことを示した。 本研究の目的は,ソーシャルメディアの背景を文脈情報として活用し,レコメンデーションモデルを改善するかを検討することである。 既存の深層ニューラルネットワークモデルに基づいて,時間的ソーシャルメディアの背景を埋め込みとして表現し,それをモデル内の追加コンポーネントとして融合する手法を提案した。 実世界のeコマースデータセットとTwitterデータセットを実験的に評価する。 その結果,既存のモデルとソーシャルメディアの背景を融合させることで,推薦性能が向上することが示唆された。 hit-rate@kで測定された推奨精度は、ソーシャルメディアの背景をいじった後に2倍になる場合もある。 本研究は,社会的関心を表わす複雑な時間情報を考慮した将来のレコメンダシステム設計に有益である。

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