論文の概要: USER: A Unified Information Search and Recommendation Model based on Integrated Behavior Sequence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15012v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 11:06:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 14:44:24.001511
• Title: USER: A Unified Information Search and Recommendation Model based on Integrated Behavior Sequence
• Title（参考訳）: USER:統合行動系列に基づく統合情報検索と勧告モデル
• Authors: Jing Yao, Zhicheng Dou, Ruobing Xie, Yanxiong Lu, Zhiping Wang, Ji-Rong Wen
• Abstract要約: これら2つのタスクを共同でモデリングすることで,両者のメリットが得られ,最終的にはユーザ満足度が向上する,と私たちは主張する。 本稿では,まず,ユーザの振る舞いを検索とレコメンデーションに組み込んだ異種行動シーケンスを提案し,その上で,両タスクの処理にジョイントモデルを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.91974576050925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Search and recommendation are the two most common approaches used by people to obtain information. They share the same goal -- satisfying the user's information need at the right time. There are already a lot of Internet platforms and Apps providing both search and recommendation services, showing us the demand and opportunity to simultaneously handle both tasks. However, most platforms consider these two tasks independently -- they tend to train separate search model and recommendation model, without exploiting the relatedness and dependency between them. In this paper, we argue that jointly modeling these two tasks will benefit both of them and finally improve overall user satisfaction. We investigate the interactions between these two tasks in the specific information content service domain. We propose first integrating the user's behaviors in search and recommendation into a heterogeneous behavior sequence, then utilizing a joint model for handling both tasks based on the unified sequence. More specifically, we design the Unified Information Search and Recommendation model (USER), which mines user interests from the integrated sequence and accomplish the two tasks in a unified way.
• Abstract（参考訳）: 検索とレコメンデーションは、人々が情報を得るために使う2つの最も一般的なアプローチである。 彼らは同じ目標 – ユーザの情報ニーズを適切なタイミングで満たす – を共有している。インターネットプラットフォームやアプリがすでに数多く存在する。検索とレコメンデーションの両方サービスを提供しており,両方のタスクを同時に処理する需要と機会を示している。しかしながら,ほとんどのプラットフォームでは,これら2つのタスクを独立して検討している – 検索モデルとレコメンデーションモデルを別々にトレーニングする傾向にあり,それらの関連性や依存性を活用できない。 本稿では,これら2つのタスクを共同でモデル化することで,両者のメリットを享受し,ユーザ満足度を向上する。 特定情報コンテンツサービス領域におけるこれらの2つのタスク間の相互作用について検討する。 まず,検索とレコメンデーションにおけるユーザの振る舞いを不均質な振る舞いシーケンスに統合し,統合されたシーケンスに基づくタスクの両タスクを協調モデルを用いて処理する。 より具体的には、統合されたシーケンスからユーザの興味を抽出し、2つのタスクを統一的に達成する統一情報検索・勧告モデル(USER)を設計する。

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