論文の概要: Global-Local Item Embedding for Temporal Set Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02074v1
• Date: Sun, 5 Sep 2021 13:36:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 17:28:12.611923
• Title: Global-Local Item Embedding for Temporal Set Prediction
• Title（参考訳）: 時間的セット予測のためのグローバルローカルアイテム埋め込み
• Authors: Seungjae Jung, Young-Jin Park, Jisu Jeong, Kyung-Min Kim, Hiun Kim, Minkyu Kim, Hanock Kwak
• Abstract要約: GLOIEは、ユーザ全体だけでなく、ユーザ内でも、セットの時間的特性を活用することを学ぶ。 GLOIEは、変動オートエンコーダ(VAE)と動的グラフベースのモデルを使用して、グローバルおよびローカル情報をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.697778174290439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Temporal set prediction is becoming increasingly important as many companies employ recommender systems in their online businesses, e.g., personalized purchase prediction of shopping baskets. While most previous techniques have focused on leveraging a user's history, the study of combining it with others' histories remains untapped potential. This paper proposes Global-Local Item Embedding (GLOIE) that learns to utilize the temporal properties of sets across whole users as well as within a user by coining the names as global and local information to distinguish the two temporal patterns. GLOIE uses Variational Autoencoder (VAE) and dynamic graph-based model to capture global and local information and then applies attention to integrate resulting item embeddings. Additionally, we propose to use Tweedie output for the decoder of VAE as it can easily model zero-inflated and long-tailed distribution, which is more suitable for several real-world data distributions than Gaussian or multinomial counterparts. When evaluated on three public benchmarks, our algorithm consistently outperforms previous state-of-the-art methods in most ranking metrics.
• Abstract（参考訳）: ショッピングバスケットの個人購入予測など、オンラインビジネスでレコメンデーションシステムを採用する企業が多くなり、時間的セット予測の重要性が高まっている。 これまでのほとんどのテクニックは、ユーザの履歴を活用することに重点を置いてきたが、それと他人の履歴を組み合わせる研究は、まだ未解決の可能性を秘めている。 本稿では,ユーザ全体およびユーザ内における集合の時間的特性を,二つの時間的パターンを識別するためのグローバル・ローカル情報として表現することで活用することを学ぶ,グローバル・ローカル・アイテム埋め込み(gloie)を提案する。 GLOIEは、変動オートエンコーダ(VAE)と動的グラフベースのモデルを使用して、グローバルおよびローカル情報をキャプチャし、結果のアイテム埋め込みを統合する。 さらに,VAE のデコーダに Tweedie 出力を用いることで,ガウス分布や多項分布よりも実世界の複数のデータ分布に適するゼロ膨張分布やロングテール分布を容易にモデル化できることを示す。 3つの公開ベンチマークで評価すると、ほとんどのランキング指標において、従来の最先端手法を一貫して上回っています。

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