論文の概要: Generating Negative Samples for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03645v1
• Date: Sun, 7 Aug 2022 05:44:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:48:36.423678
• Title: Generating Negative Samples for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: シーケンスレコメンデーションのための負のサンプルの生成
• Authors: Yongjun Chen, Jia Li, Zhiwei Liu, Nitish Shirish Keskar, Huan Wang, Julian McAuley, Caiming Xiong
• Abstract要約: 逐次レコメンデーション(SR)のための負のサンプル(イテム)を生成することを提案する。 アイテムに対する現在のSRモデルの学習されたユーザの好みに基づいて、各タイムステップで負の項目をサンプリングする。 4つの公開データセットの実験は、SRに高品質な負のサンプルを提供することの重要性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.60655196391855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To make Sequential Recommendation (SR) successful, recent works focus on designing effective sequential encoders, fusing side information, and mining extra positive self-supervision signals. The strategy of sampling negative items at each time step is less explored. Due to the dynamics of users' interests and model updates during training, considering randomly sampled items from a user's non-interacted item set as negatives can be uninformative. As a result, the model will inaccurately learn user preferences toward items. Identifying informative negatives is challenging because informative negative items are tied with both dynamically changed interests and model parameters (and sampling process should also be efficient). To this end, we propose to Generate Negative Samples (items) for SR (GenNi). A negative item is sampled at each time step based on the current SR model's learned user preferences toward items. An efficient implementation is proposed to further accelerate the generation process, making it scalable to large-scale recommendation tasks. Extensive experiments on four public datasets verify the importance of providing high-quality negative samples for SR and demonstrate the effectiveness and efficiency of GenNi.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルレコメンデーション(SR)を成功させるために、最近の研究は、効果的なシーケンシャルエンコーダの設計、サイド情報の融合、追加の正の自己超越信号のマイニングに重点を置いている。 各ステップで負の項目をサンプリングする戦略は、より少ない。 トレーニング中のユーザの興味とモデル更新のダイナミクスのため、ユーザの非相互作用アイテムセットからランダムにサンプリングされたアイテムを否定的に考えることは不可能である。 その結果、モデルはアイテムに対するユーザの好みを不正確に学習する。 情報的ネガティブな項目が動的に変化する関心事とモデルパラメータの両方に結びついているため、情報的ネガティブな項目を特定することは困難である。 そこで我々は,SR (GenNi) に対して負のサンプル (items) を生成することを提案する。 現在のsrモデルの学習したユーザ嗜好に基づいて、各タイムステップに負の項目をサンプリングする。 大規模レコメンデーションタスクに拡張性を持たせるため、生成プロセスをさらに高速化する効率的な実装が提案されている。 4つの公開データセットに対する大規模な実験は、SRに高品質な負のサンプルを提供することの重要性を検証し、GenNiの有効性と効率を実証する。

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