論文の概要: MultiHead MultiModal Deep Interest Recommendation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10205v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 18:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 17:31:12.521601
• Title: MultiHead MultiModal Deep Interest Recommendation Network
• Title（参考訳）: マルチヘッドマルチモーダル深層関心推薦ネットワーク
• Authors: Mingbao Yang, ShaoBo Li, Zhou Peng, Ansi Zhang, Yuanmeng Zhang
• Abstract要約: 本稿ではDINciteAuthors01モデルにマルチヘッドおよびマルチモーダルモジュールを追加する。 実験により、マルチヘッドマルチモーダルDINは推奨予測効果を向上し、様々な包括的指標において最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of information technology, human beings are constantly producing a large amount of information at all times. How to obtain the information that users are interested in from the large amount of information has become an issue of great concern to users and even business managers. In order to solve this problem, from traditional machine learning to deep learning recommendation systems, researchers continue to improve optimization models and explore solutions. Because researchers have optimized more on the recommendation model network structure, they have less research on enriching recommendation model features, and there is still room for in-depth recommendation model optimization. Based on the DIN\cite{Authors01} model, this paper adds multi-head and multi-modal modules, which enriches the feature sets that the model can use, and at the same time strengthens the cross-combination and fitting capabilities of the model. Experiments show that the multi-head multi-modal DIN improves the recommendation prediction effect, and outperforms current state-of-the-art methods on various comprehensive indicators.
• Abstract（参考訳）: 情報技術の発展とともに、人間は常に大量の情報を常に生成している。 大量の情報からユーザが関心を持っている情報を取得する方法は、ユーザやビジネスマネージャにとっても大きな関心事となっている。 この問題を解決するために、従来の機械学習からディープラーニングレコメンデーションシステムまで、研究者は最適化モデルの改善とソリューションの探索を続けている。 研究者はレコメンデーションモデルネットワーク構造をより最適化しているため、レコメンデーションモデル機能の充実に関する研究は少なく、詳細なレコメンデーションモデル最適化の余地は残っている。 DIN\cite{Authors01} モデルに基づく本論文では,マルチヘッドおよびマルチモーダルモジュールを追加し,モデルが使用可能な機能セットを充実させると同時に,モデルのクロスコンビネーションと適合性を強化する。 実験により,マルチヘッドマルチモーダルdinは推奨予測効果を向上し,様々な包括的指標において現在の最先端手法を上回った。

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