論文の概要: A Dynamic Meta-Learning Model for Time-Sensitive Cold-Start Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00970v1
• Date: Sun, 3 Apr 2022 02:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 17:03:48.620597
• Title: A Dynamic Meta-Learning Model for Time-Sensitive Cold-Start Recommendations
• Title（参考訳）: 時間知覚型コールドスタート勧告のための動的メタラーニングモデル
• Authors: Krishna Prasad Neupane, Ervine Zheng, Yu Kong, Qi Yu
• Abstract要約: 本稿では,過去にインタラクションがあったが,最近は比較的非アクティブなユーザに焦点を当てた,新しい動的レコメンデーションモデルを提案する。 近年のインタラクションが不足しているため、これらのユーザの現在の好みを正確に把握することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.815498451832347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel dynamic recommendation model that focuses on users who have interactions in the past but turn relatively inactive recently. Making effective recommendations to these time-sensitive cold-start users is critical to maintain the user base of a recommender system. Due to the sparse recent interactions, it is challenging to capture these users' current preferences precisely. Solely relying on their historical interactions may also lead to outdated recommendations misaligned with their recent interests. The proposed model leverages historical and current user-item interactions and dynamically factorizes a user's (latent) preference into time-specific and time-evolving representations that jointly affect user behaviors. These latent factors further interact with an optimized item embedding to achieve accurate and timely recommendations. Experiments over real-world data help demonstrate the effectiveness of the proposed time-sensitive cold-start recommendation model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近比較的非アクティブなインタラクションを持つユーザに注目した,新しい動的レコメンデーションモデルを提案する。 これらの時間に敏感なコールドスタートユーザに対して効果的なレコメンデーションを行うことは、レコメンデーションシステムのユーザベースを維持する上で重要である。 近年のインタラクションが乏しいため,ユーザの現在の好みを正確に把握することは困難である。 歴史的相互作用を頼りにすれば、最近の関心に合わない時代遅れのレコメンデーションにつながるかもしれない。 提案モデルでは,過去のユーザとイテムのインタラクションを活用し,ユーザの嗜好を動的に分解し,ユーザの行動に影響を及ぼす時間固有表現と時間進化表現に分解する。 これらの潜在要因は、正確かつタイムリーなレコメンデーションを達成するために、最適化されたアイテム埋め込みとさらに相互作用する。 実世界のデータに対する実験は、提案された時間に敏感なコールドスタートレコメンデーションモデルの有効性を示すのに役立つ。

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