論文の概要: Context-aware Tree-based Deep Model for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10602v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 09:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:40:28.439784
• Title: Context-aware Tree-based Deep Model for Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムのための文脈認識木ベース深層モデル
• Authors: Daqing Chang, Jintao Liu, Ziru Xu, Han Li, Han Zhu, Xiaoqiang Zhu
• Abstract要約: 木構造Tをインデックスとし、T上の葉ノードにコーパス内の各項目をアタッチする。 本稿では,木に基づく手法の効率的な検索を支援するために用いた木指標が,コーパスに関する豊富な階層情報を持っていることを論じる。 本稿では,コメンテータシステムのための新しいコンテキスト対応ツリーベースディープモデル(ConTDM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.537595224145356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to predict precise user preference and how to make efficient retrieval from a big corpus are two major challenges of large-scale industrial recommender systems. In tree-based methods, a tree structure T is adopted as index and each item in corpus is attached to a leaf node on T . Then the recommendation problem is converted into a hierarchical retrieval problem solved by a beam search process efficiently. In this paper, we argue that the tree index used to support efficient retrieval in tree-based methods also has rich hierarchical information about the corpus. Furthermore, we propose a novel context-aware tree-based deep model (ConTDM) for recommender systems. In ConTDM, a context-aware user preference prediction model M is designed to utilize both horizontal and vertical contexts on T . Horizontally, a graph convolutional layer is used to enrich the representation of both users and nodes on T with their neighbors. Vertically, a parent fusion layer is designed in M to transmit the user preference representation in higher levels of T to the current level, grasping the essence that tree-based methods are generating the candidate set from coarse to detail during the beam search retrieval. Besides, we argue that the proposed user preference model in ConTDM can be conveniently extended to other tree-based methods for recommender systems. Both experiments on large scale real-world datasets and online A/B test in large scale industrial applications show the significant improvements brought by ConTDM.
• Abstract（参考訳）: 大規模産業レコメンデーションシステムにおいて, 正確なユーザ嗜好の予測方法と, 大規模コーパスからの効率的な検索方法が大きな課題である。 木ベースの手法では、木構造tをインデックスとして、コーパスの各項目をt上の葉ノードにアタッチする。 そして、レコメンデーション問題はビーム探索処理によって解決された階層検索問題に効率的に変換される。 本稿では,木ベース手法における効率的な検索を支援するために使用される木インデックスは,コーパスに関する階層的情報も豊富であると主張する。 さらに,レコメンダシステムのための新しいコンテキスト対応ツリーベースディープモデル(ConTDM)を提案する。 ConTDMでは、コンテキスト対応のユーザ嗜好予測モデルMが、T上の水平コンテキストと垂直コンテキストの両方を利用するように設計されている。 水平的に、グラフ畳み込み層は、T 上のユーザとノードの両方を隣人と表現するために使用される。 垂直的には、Mで親融合層を設計し、Tの上位レベルにおけるユーザの嗜好表現を現在のレベルに送信し、ビーム探索中に木ベースの手法が粗い集合から詳細まで候補セットを生成するという本質を把握する。 さらに,提案したConTDMのユーザ嗜好モデルを,他のツリーベース手法に便利に拡張してレコメンダシステムを提案する。 大規模実世界のデータセットと大規模産業アプリケーションにおけるオンラインA/Bテストの両方の実験は、ConTDMによる大幅な改善を示している。

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