論文の概要: Latent User Intent Modeling for Sequential Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09832v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 17:45:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 01:50:55.723156
• Title: Latent User Intent Modeling for Sequential Recommenders
• Title（参考訳）: 逐次レコメンダのための潜在ユーザインテントモデリング
• Authors: Bo Chang, Alexandros Karatzoglou, Yuyan Wang, Can Xu, Ed H. Chi, Minmin Chen
• Abstract要約: 逐次リコメンデータモデルは、プラットフォーム上での氏のインタラクション履歴に基づいて、ユーザが次に対話する可能性のあるアイテムを予測することを学習する。 しかし、ほとんどのシーケンシャルなレコメンデータは、ユーザの意図に対する高いレベルの理解を欠いている。 したがって、インテントモデリングはユーザー理解と長期ユーザーエクスペリエンスの最適化に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.66888409973495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequential recommender models are essential components of modern industrial recommender systems. These models learn to predict the next items a user is likely to interact with based on his/her interaction history on the platform. Most sequential recommenders however lack a higher-level understanding of user intents, which often drive user behaviors online. Intent modeling is thus critical for understanding users and optimizing long-term user experience. We propose a probabilistic modeling approach and formulate user intent as latent variables, which are inferred based on user behavior signals using variational autoencoders (VAE). The recommendation policy is then adjusted accordingly given the inferred user intent. We demonstrate the effectiveness of the latent user intent modeling via offline analyses as well as live experiments on a large-scale industrial recommendation platform.
• Abstract（参考訳）: シークエンシャルレコメンダモデルは、現代の産業レコメンダシステムの不可欠な構成要素である。 これらのモデルは、プラットフォーム上でのインタラクション履歴に基づいて、ユーザが次に対話する可能性のあるアイテムを予測することを学ぶ。 しかし、ほとんどのシーケンシャルなレコメンデータは、ユーザの意図に対する高いレベルの理解を欠いている。 したがって、インテントモデリングはユーザー理解と長期ユーザーエクスペリエンスの最適化に不可欠である。 本稿では,変動オートエンコーダ(VAE)を用いたユーザ行動信号に基づいて,確率論的モデリング手法を提案し,潜在変数としてユーザ意図を定式化する。 そして、推定されたユーザの意図に応じて推奨ポリシーを調整する。 本研究では,オフライン解析による潜在ユーザインテントモデルの有効性と,大規模産業レコメンデーションプラットフォームでのライブ実験を実証する。

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