論文の概要: M2TRec: Metadata-aware Multi-task Transformer for Large-scale and
Cold-start free Session-based Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11824v1
- Date: Fri, 23 Sep 2022 19:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 15:14:07.606648
- Title: M2TRec: Metadata-aware Multi-task Transformer for Large-scale and
Cold-start free Session-based Recommendations
- Title（参考訳）: M2TRec:大規模・コールドスタートフリーセッションベース勧告のためのメタデータ対応マルチタスクトランス
- Authors: Walid Shalaby, Sejoon Oh, Amir Afsharinejad, Srijan Kumar, Xiquan Cui
- Abstract要約: セッションベース推薦システム(SBRS)は従来の手法よりも優れた性能を示した。
セッションベースレコメンデーションのためのメタデータ対応マルチタスクトランスフォーマモデルであるM2TRecを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.327321259021236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Session-based recommender systems (SBRSs) have shown superior performance
over conventional methods. However, they show limited scalability on
large-scale industrial datasets since most models learn one embedding per item.
This leads to a large memory requirement (of storing one vector per item) and
poor performance on sparse sessions with cold-start or unpopular items. Using
one public and one large industrial dataset, we experimentally show that
state-of-the-art SBRSs have low performance on sparse sessions with sparse
items. We propose M2TRec, a Metadata-aware Multi-task Transformer model for
session-based recommendations. Our proposed method learns a transformation
function from item metadata to embeddings, and is thus, item-ID free (i.e.,
does not need to learn one embedding per item). It integrates item metadata to
learn shared representations of diverse item attributes. During inference, new
or unpopular items will be assigned identical representations for the
attributes they share with items previously observed during training, and thus
will have similar representations with those items, enabling recommendations of
even cold-start and sparse items. Additionally, M2TRec is trained in a
multi-task setting to predict the next item in the session along with its
primary category and subcategories. Our multi-task strategy makes the model
converge faster and significantly improves the overall performance.
Experimental results show significant performance gains using our proposed
approach on sparse items on the two datasets.
- Abstract（参考訳）: セッションベース推薦システム(SBRS)は従来の手法よりも優れた性能を示した。
しかし、ほとんどのモデルはアイテム毎の埋め込みを学習するため、大規模産業データセットではスケーラビリティが制限されている。
これにより、(アイテム毎に1つのベクトルを格納する)大きなメモリ要件と、コールドスタートや不人気なアイテムによるスパースセッションのパフォーマンスが低下する。
1つのパブリックデータセットと1つの大規模産業データセットを用いて、スパースアイテムを用いたスパースセッションにおける最先端SBRSの性能が低いことを示す。
セッションベースレコメンデーションのためのメタデータ対応マルチタスクトランスフォーマモデルであるM2TRecを提案する。
提案手法は,アイテムメタデータから埋め込みへの変換関数を学習し,アイテムIDをフリーにする(つまり,アイテム毎の埋め込みを学習する必要がない)。
アイテムメタデータを統合して、さまざまなアイテム属性の共有表現を学習する。
推論の間、新規または不人気なアイテムは、トレーニング中に観測されたアイテムと共有する属性の同一表現に割り当てられるので、これらのアイテムと類似の表現を持ち、コールドスタートやスパースアイテムさえも推奨できる。
さらに、M2TRecはマルチタスク設定でトレーニングされ、セッションの次の項目と主要なカテゴリとサブカテゴリを予測する。
私たちのマルチタスク戦略はモデルをより早く収束させ、全体的なパフォーマンスを大幅に改善します。
実験の結果,2つのデータセットのスパース項目に対する提案手法による性能向上が得られた。
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