論文の概要: Uniform Sequence Better: Time Interval Aware Data Augmentation for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08262v2
• Date: Sun, 17 Dec 2023 06:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:17:56.131873
• Title: Uniform Sequence Better: Time Interval Aware Data Augmentation for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: 均一シーケンスの改善:シーケンス推薦のための時間間隔アウェアデータ拡張
• Authors: Yizhou Dang, Enneng Yang, Guibing Guo, Linying Jiang, Xingwei Wang, Xiaoxiao Xu, Qinghui Sun, Hong Liu
• Abstract要約: シーケンシャルレコメンデーションは、アイテムのシーケンスに基づいてアクセスする次の項目を予測する重要なタスクである。 既存の作業の多くは、これらの2つの項目間の時間間隔を無視して、前の項目から次の項目への遷移パターンとして、ユーザの好みを学ぶ。 文献では研究されていない時間間隔の観点からシーケンスデータを拡張することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.00020821220671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequential recommendation is an important task to predict the next-item to access based on a sequence of interacted items. Most existing works learn user preference as the transition pattern from the previous item to the next one, ignoring the time interval between these two items. However, we observe that the time interval in a sequence may vary significantly different, and thus result in the ineffectiveness of user modeling due to the issue of \emph{preference drift}. In fact, we conducted an empirical study to validate this observation, and found that a sequence with uniformly distributed time interval (denoted as uniform sequence) is more beneficial for performance improvement than that with greatly varying time interval. Therefore, we propose to augment sequence data from the perspective of time interval, which is not studied in the literature. Specifically, we design five operators (Ti-Crop, Ti-Reorder, Ti-Mask, Ti-Substitute, Ti-Insert) to transform the original non-uniform sequence to uniform sequence with the consideration of variance of time intervals. Then, we devise a control strategy to execute data augmentation on item sequences in different lengths. Finally, we implement these improvements on a state-of-the-art model CoSeRec and validate our approach on four real datasets. The experimental results show that our approach reaches significantly better performance than the other 11 competing methods. Our implementation is available: https://github.com/KingGugu/TiCoSeRec.
• Abstract（参考訳）: シーケンスレコメンデーションは、対話された項目のシーケンスに基づいて、アクセスする次の項目を予測する重要なタスクである。 ほとんどの既存の作品は、前の項目から次の項目への遷移パターンとしてユーザーの好みを学習し、これら2つの項目の間の時間間隔を無視している。 しかし, シーケンス内の時間間隔は, 異なる場合があるため, ユーザ・モデリングの非効率性は \emph{preference drift} の問題により生じる。 実際、この観察を検証するために実証実験を行い、均一に分布する時間間隔(一様列と呼ばれる)のシーケンスは、時間間隔を大きく変化させるよりも性能向上に有益であることを示した。 そこで本研究では,文献では研究されていない時間間隔の観点から,シーケンスデータの拡張を提案する。 具体的には,Ti-Crop,Ti-Reorder,Ti-Mask,Ti-Substitute,Ti-Insertの5つの演算子を設計し,時間間隔の分散を考慮した一様列に変換する。 そこで我々は,異なる長さの項目列でデータ拡張を実行する制御戦略を考案した。 最後に、最先端モデルであるCoSeRec上でこれらの改善を実装し、実際の4つのデータセットに対するアプローチを検証する。 実験結果から,本手法は他の11種類の競合手法よりもはるかに優れた性能を示した。 実装はhttps://github.com/kinggugu/ticoserec。

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