論文の概要: A Survey on User Behavior Modeling in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11087v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 01:34:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-02-23 16:36:54.164635
• Title: A Survey on User Behavior Modeling in Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムにおけるユーザの行動モデリングに関する調査
• Authors: Zhicheng He and Weiwen Liu and Wei Guo and Jiarui Qin and Yingxue Zhang and Yaochen Hu and Ruiming Tang
• Abstract要約: ユーザ・ビヘイビア・モデリング(UBM)は、リコメンデータ・システムで広く使われている、ユーザ関心の学習において重要な役割を担っている。 既存のUBM研究の系統分類を4つの方向に分類することができる。 既存の UBM ソリューションの適用価値に関する洞察を提供することを目標として,UBM 手法の産業的実践について詳しく述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.797169604235954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: User Behavior Modeling (UBM) plays a critical role in user interest learning, which has been extensively used in recommender systems. Crucial interactive patterns between users and items have been exploited, which brings compelling improvements in many recommendation tasks. In this paper, we attempt to provide a thorough survey of this research topic. We start by reviewing the research background of UBM. Then, we provide a systematic taxonomy of existing UBM research works, which can be categorized into four different directions including Conventional UBM, Long-Sequence UBM, Multi-Type UBM, and UBM with Side Information. Within each direction, representative models and their strengths and weaknesses are comprehensively discussed. Besides, we elaborate on the industrial practices of UBM methods with the hope of providing insights into the application value of existing UBM solutions. Finally, we summarize the survey and discuss the future prospects of this field.
• Abstract（参考訳）: ユーザの行動モデリング(ubm)は、レコメンダシステムで広く使われているユーザの関心の学習において重要な役割を果たす。 ユーザとアイテム間の重要なインタラクティブなパターンが悪用され、多くのレコメンデーションタスクにおいて魅力的な改善がもたらされている。 本稿では,本研究のトピックを徹底的に調査する。 まず,UBM研究の背景を概観する。 そして,既存のUBM研究の系統分類を,従来のUBM,Long-Sequence UBM,Multi-Type UBM,Side Informationの4つの方向に分類される。 各方向において、代表モデルとその強みと弱みを包括的に議論する。 さらに,既存の UBM ソリューションの適用価値に関する洞察の提供を期待して,UBM 手法の産業的実践について詳述する。 最後に,調査をまとめ,この分野の今後の展望について考察する。

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