論文の概要: SAM: A Self-adaptive Attention Module for Context-Aware Recommendation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00452v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 14:37:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-04 14:22:04.445811
• Title: SAM: A Self-adaptive Attention Module for Context-Aware Recommendation System
• Title（参考訳）: SAM: コンテキスト認識レコメンデーションシステムのための自己適応型アテンションモジュール
• Authors: Jiabin Liu, Zheng Wei, Zhengpin Li, Xiaojun Mao, Jian Wang, Zhongyu Wei and Qi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,新しい自己適応型モジュールであるSAM(Self-Adaptive Attention Module)を提案する。 このモジュールは、コンテキスト情報の学習コンポーネントを含むレコメンデーションシステムに組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.68951033349167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, textual information has been proved to play a positive role in recommendation systems. However, most of the existing methods only focus on representation learning of textual information in ratings, while potential selection bias induced by the textual information is ignored. In this work, we propose a novel and general self-adaptive module, the Self-adaptive Attention Module (SAM), which adjusts the selection bias by capturing contextual information based on its representation. This module can be embedded into recommendation systems that contain learning components of contextual information. Experimental results on three real-world datasets demonstrate the effectiveness of our proposal, and the state-of-the-art models with SAM significantly outperform the original ones.
• Abstract（参考訳）: 近年,リコメンデーションシステムにおけるテキスト情報の役割が実証されている。 しかし,既存の手法のほとんどは,テキスト情報による潜在的選択バイアスを無視する一方で,評価におけるテキスト情報の表現学習のみに焦点を当てている。 本研究では,その表現に基づいて文脈情報を取り込むことにより,選択バイアスを調整する新しい自己適応型注意モジュールである自己適応型注意モジュール(sam)を提案する。 このモジュールは、コンテキスト情報の学習コンポーネントを含むレコメンデーションシステムに組み込むことができる。 3つの実世界のデータセットにおける実験結果は、提案の有効性を示し、samによる最先端モデルがオリジナルのモデルを大きく上回っていることを示している。

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