論文の概要: TimeKit: A Time-series Forecasting-based Upgrade Kit for Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04266v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 14:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 15:43:08.399530
• Title: TimeKit: A Time-series Forecasting-based Upgrade Kit for Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: TimeKit: 協調フィルタリングのための時系列予測ベースのアップグレードキット
• Authors: Seoyoung Hong, Minju Jo, Seungji Kook, Jaeeun Jung, Hyowon Wi, Noseong Park, Sung-Bae Cho
• Abstract要約: 時系列予測に基づくRecommenderシステムのためのアップグレードキット(TimeKit)を提案する。 提案したアップグレードキットは,既存の協調フィルタリングアルゴリズムを大幅に強化できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.105479266011322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recommender systems are a long-standing research problem in data mining and machine learning. They are incremental in nature, as new user-item interaction logs arrive. In real-world applications, we need to periodically train a collaborative filtering algorithm to extract user/item embedding vectors and therefore, a time-series of embedding vectors can be naturally defined. We present a time-series forecasting-based upgrade kit (TimeKit), which works in the following way: it i) first decides a base collaborative filtering algorithm, ii) extracts user/item embedding vectors with the base algorithm from user-item interaction logs incrementally, e.g., every month, iii) trains our time-series forecasting model with the extracted time- series of embedding vectors, and then iv) forecasts the future embedding vectors and recommend with their dot-product scores owing to a recent breakthrough in processing complicated time- series data, i.e., neural controlled differential equations (NCDEs). Our experiments with four real-world benchmark datasets show that the proposed time-series forecasting-based upgrade kit can significantly enhance existing popular collaborative filtering algorithms.
• Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは、データマイニングと機械学習における長年の研究課題である。 新しいユーザ-テーマインタラクションログが到着すると、それらは本質的にインクリメンタルになる。 実世界のアプリケーションでは、ユーザー/テーマ埋め込みベクトルを抽出するために協調フィルタリングアルゴリズムを定期的に訓練する必要があるため、埋め込みベクトルの時系列を自然に定義することができる。 我々は,時系列予測に基づくアップグレードキット(timekit)を提案する。 i) まず、ベース協調フィルタリングアルゴリズムを決定する。 二 ユーザ/イムの相互作用ログから基本アルゴリズムによるユーザ/イムの埋め込みベクターを月々段階的に抽出すること。 三 時系列予測モデルを抽出した時系列埋め込みベクトルで訓練し、次に iv) 将来の埋め込みベクトルを予測し、最近の複雑な時系列データ、すなわち神経制御微分方程式(NCDE)の処理のブレークスルーによるドット積スコアを推奨する。 4つの実世界のベンチマークデータセットを用いた実験により,提案する時系列予測に基づくアップグレードキットにより,既存の協調フィルタリングアルゴリズムが大幅に向上することを示す。

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