論文の概要: Data Augmentation Strategies for Improving Sequential Recommender
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14037v1
- Date: Sat, 26 Mar 2022 09:58:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-29 17:23:38.484821
- Title: Data Augmentation Strategies for Improving Sequential Recommender
Systems
- Title（参考訳）: 逐次レコメンデーションシステム改善のためのデータ拡張戦略
- Authors: Joo-yeong Song, Bongwon Suh
- Abstract要約: 逐次リコメンデータシステムは近年,深層学習(DL)に基づく手法の活用により,大幅な性能向上を実現している。
本稿では,データ拡張戦略のセットを提案する。これらすべては,元の項目列を直接汚職の方法で変換するものである。
最新のDLベースのモデルの実験では、データ拡張の適用がモデルをより一般化するのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.986899327513767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sequential recommender systems have recently achieved significant performance
improvements with the exploitation of deep learning (DL) based methods.
However, although various DL-based methods have been introduced, most of them
only focus on the transformations of network structure, neglecting the
importance of other influential factors including data augmentation. Obviously,
DL-based models require a large amount of training data in order to estimate
parameters well and achieve high performances, which leads to the early efforts
to increase the training data through data augmentation in computer vision and
speech domains. In this paper, we seek to figure out that various data
augmentation strategies can improve the performance of sequential recommender
systems, especially when the training dataset is not large enough. To this end,
we propose a simple set of data augmentation strategies, all of which transform
original item sequences in the way of direct corruption and describe how data
augmentation changes the performance. Extensive experiments on the latest
DL-based model show that applying data augmentation can help the model
generalize better, and it can be significantly effective to boost model
performances especially when the amount of training data is small. Furthermore,
it is shown that our proposed strategies can improve performances to a better
or competitive level to existing strategies suggested in the prior works.
- Abstract（参考訳）: 逐次リコメンデータシステムは近年,深層学習(DL)に基づく手法の活用により,大幅な性能向上を実現している。
しかし、様々なDLベースの手法が導入されたが、そのほとんどはネットワーク構造の変化にのみ焦点をあて、データ拡張を含む他の影響要因の重要性を無視している。
明らかにdlベースのモデルは、パラメータをよく推定し、高いパフォーマンスを達成するために、大量のトレーニングデータを必要とするため、コンピュータビジョンと音声ドメインのデータ拡張を通じてトレーニングデータを増やすための初期的取り組みに繋がる。
本稿では,トレーニングデータセットが十分に大きくない場合に,各種データ拡張戦略がシーケンシャルレコメンデータシステムの性能を向上させることを明らかにする。
この目的のために,データ拡張戦略の簡易セットを提案する。これらすべてにおいて,データ拡張がパフォーマンスにどのような影響を与えるかを記述し,直接腐敗の方法で元の項目列を変換する。
最新のDLベースモデルに対する大規模な実験により、データ拡張の適用はモデルの一般化に役立つことが示され、特にトレーニングデータの量が少ない場合には、モデルの性能を高めるのに非常に効果的である。
さらに,提案手法は,先行研究で提案した既存戦略よりも,性能を向上し,競争力も向上できることを示した。
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