論文の概要: Pivotal Role of Language Modeling in Recommender Systems: Enriching Task-specific and Task-agnostic Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03760v4
• Date: Mon, 8 May 2023 13:29:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 23:47:29.051051
• Title: Pivotal Role of Language Modeling in Recommender Systems: Enriching Task-specific and Task-agnostic Representation Learning
• Title（参考訳）: Recommenderシステムにおける言語モデリングのPivotalの役割:タスク特化学習とタスク非依存表現学習の強化
• Authors: Kyuyong Shin, Hanock Kwak, Wonjae Kim, Jisu Jeong, Seungjae Jung, Kyung-Min Kim, Jung-Woo Ha, Sang-Woo Lee
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有のユーザ履歴に直接適用した言語モデリングが,多様な推薦タスクにおいて優れた結果をもたらすことを示す。 さらに,本手法は,多種多様な実世界のレコメンデータシステムに対して,有望な伝達学習能力を提供できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.119223101680976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have proposed unified user modeling frameworks that leverage user behavior data from various applications. Many of them benefit from utilizing users' behavior sequences as plain texts, representing rich information in any domain or system without losing generality. Hence, a question arises: Can language modeling for user history corpus help improve recommender systems? While its versatile usability has been widely investigated in many domains, its applications to recommender systems still remain underexplored. We show that language modeling applied directly to task-specific user histories achieves excellent results on diverse recommendation tasks. Also, leveraging additional task-agnostic user histories delivers significant performance benefits. We further demonstrate that our approach can provide promising transfer learning capabilities for a broad spectrum of real-world recommender systems, even on unseen domains and services.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々なアプリケーションのユーザ行動データを活用する統合ユーザモデリングフレームワークが提案されている。 それらの多くは、ユーザの振る舞いシーケンスをプレーンテキストとして利用することで、一般性を失うことなく、任意のドメインやシステム内のリッチな情報を表現することができる。 ユーザ履歴コーパスのための言語モデリングは、レコメンダシステムを改善するのに役立つか? その汎用性は、多くのドメインで広く研究されてきたが、レコメンデーションシステムへの応用は、まだ未検討のままである。 タスク固有のユーザ履歴に直接適用される言語モデリングは,様々なレコメンデーションタスクにおいて優れた結果が得られることを示す。 また、追加のタスクに依存しないユーザ履歴を利用することで、大きなパフォーマンス上のメリットが得られます。 さらに,本手法は,未確認領域やサービスにおいても,幅広い実世界のレコメンデータシステムに対して,有望な伝達学習能力を提供できることを示す。

関連論文リスト

• Generalized User Representations for Transfer Learning [6.953653891411339]
  本稿では,大規模レコメンデーションシステムにおけるユーザ表現のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,表現学習と伝達学習を組み合わせた2段階の手法を用いる。 提案するフレームワークは,代替手法と比較して,インフラコストを大幅に削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T15:05:21Z)
• User Embedding Model for Personalized Language Prompting [9.472634942498859]
  自由形式のテキストでユーザ履歴を効率よく処理し,それを埋め込みとして表現する新しいユーザ埋め込みモジュール(UEM)を導入する。 本実験は, より長い歴史を扱う上で, このアプローチの優れた能力を示すものである。 この研究の主な貢献は、埋め込みとして表現されたユーザ信号で言語モデルをバイアスする能力を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T00:35:52Z)
• Explore-Instruct: Enhancing Domain-Specific Instruction Coverage through Active Exploration [64.58185031596169]
  Explore-Instructは、ドメイン固有の命令チューニングで使用されるデータカバレッジを強化する新しいアプローチである。 データ中心分析は、ドメイン固有の命令カバレッジを改善するために提案手法の有効性を検証する。 我々の発見は、特にドメイン固有の文脈において、命令カバレッジを改善するための有望な機会を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T15:03:15Z)
• Reformulating Sequential Recommendation: Learning Dynamic User Interest with Content-enriched Language Modeling [18.297332953450514]
  本稿では、事前学習した言語モデルの意味理解機能を活用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するLANCERを提案する。 我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間的なレコメンデーションを生み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T08:54:47Z)
• Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations [63.19448893196642]
  本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。 この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:29:41Z)
• Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach [83.62750225073341]
  我々は、大規模言語モデル(LLM)による指示としてレコメンデーションを考える。 まず、ユーザの好み、意図、タスクフォーム、コンテキストを自然言語で記述するための一般的な命令形式を設計する。 そして、39の命令テンプレートを手動で設計し、大量のユーザ個人化された命令データを自動的に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T17:39:07Z)
• Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation [56.12499090935242]
  本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。 KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。 KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:44:00Z)
• Generative Adversarial Reward Learning for Generalized Behavior Tendency Inference [71.11416263370823]
  ユーザの行動嗜好モデルのための生成的逆強化学習を提案する。 我々のモデルは,差別的アクター批判ネットワークとWasserstein GANに基づいて,ユーザの行動から報酬を自動的に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T13:14:25Z)
• Explainable Recommender Systems via Resolving Learning Representations [57.24565012731325]
  説明はユーザー体験を改善し、システムの欠陥を発見するのに役立つ。 本稿では,表現学習プロセスの透明性を向上させることによって,説明可能な新しい推薦モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T05:30:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。