論文の概要: PEN4Rec: Preference Evolution Networks for Session-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09306v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 08:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:43:51.425873
• Title: PEN4Rec: Preference Evolution Networks for Session-based Recommendation
• Title（参考訳）: PEN4Rec:セッションベースのレコメンデーションのための参照進化ネットワーク
• Authors: Dou Hu, Lingwei Wei, Wei Zhou, Xiaoyong Huai, Zhiqi Fang, Songlin Hu
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションは、匿名セッションにおける歴史的な振る舞いに基づいて、ユーザの次のアクションを予測することを目的としている。 より良いレコメンデーションのためには、ユーザの好みとダイナミクスを捉えることが不可欠です。 本稿では,セッションベースレコメンデーション(PEN4Rec)のためのPreference Evolution Networksを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.37267170480306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendation aims to predict user the next action based on historical behaviors in an anonymous session. For better recommendations, it is vital to capture user preferences as well as their dynamics. Besides, user preferences evolve over time dynamically and each preference has its own evolving track. However, most previous works neglect the evolving trend of preferences and can be easily disturbed by the effect of preference drifting. In this paper, we propose a novel Preference Evolution Networks for session-based Recommendation (PEN4Rec) to model preference evolving process by a two-stage retrieval from historical contexts. Specifically, the first-stage process integrates relevant behaviors according to recent items. Then, the second-stage process models the preference evolving trajectory over time dynamically and infer rich preferences. The process can strengthen the effect of relevant sequential behaviors during the preference evolution and weaken the disturbance from preference drifting. Extensive experiments on three public datasets demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションは、匿名セッションにおける過去の行動に基づいて、ユーザが次のアクションを予測することを目的としている。 より良いレコメンデーションのためには、ユーザの好みとダイナミクスを捉えることが不可欠です。 さらに、ユーザの好みは時間とともに動的に進化し、それぞれの好みは独自の進化トラックを持つ。 しかし、従来の作品の多くは好みの進化傾向を無視しており、好みの漂流の影響で容易に妨げられる。 本稿では,セッションベースレコメンデーション(PEN4Rec)のための新しいPreference Evolution Networksを提案する。 特に、第1段階のプロセスは、最近の項目に従って関連する振る舞いを統合する。 次に、第2段階プロセスは、時間とともに進化する嗜好を動的にモデル化し、リッチな嗜好を推測する。 このプロセスは、嗜好進化中の関連するシーケンシャルな行動の効果を強化し、嗜好の漂流による乱れを弱めることができる。 3つのパブリックデータセットに関する広範な実験は、提案モデルの有効性と優位性を示している。

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