論文の概要: Meta-Learning with Adaptive Weighted Loss for Imbalanced Cold-Start Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14640v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 08:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 01:37:39.940459
• Title: Meta-Learning with Adaptive Weighted Loss for Imbalanced Cold-Start Recommendation
• Title（参考訳）: 不均衡なコールドスタート勧告に対する適応重み付きメタラーニング
• Authors: Minchang Kim, Yongjin Yang, Jung Hyun Ryu, Taesup Kim
• Abstract要約: 本稿では,勾配に基づくメタラーニングに基づく新しいシーケンシャルレコメンデーションフレームワークを提案する。 私たちの仕事は、コールドスタートシーケンシャルなレコメンデーションシナリオにおいて、不均衡な評価の影響に最初に取り組みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.379304291229695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential recommenders have made great strides in capturing a user's preferences. Nevertheless, the cold-start recommendation remains a fundamental challenge as they typically involve limited user-item interactions for personalization. Recently, gradient-based meta-learning approaches have emerged in the sequential recommendation field due to their fast adaptation and easy-to-integrate abilities. The meta-learning algorithms formulate the cold-start recommendation as a few-shot learning problem, where each user is represented as a task to be adapted. While meta-learning algorithms generally assume that task-wise samples are evenly distributed over classes or values, user-item interactions in real-world applications do not conform to such a distribution (e.g., watching favorite videos multiple times, leaving only positive ratings without any negative ones). Consequently, imbalanced user feedback, which accounts for the majority of task training data, may dominate the user adaptation process and prevent meta-learning algorithms from learning meaningful meta-knowledge for personalized recommendations. To alleviate this limitation, we propose a novel sequential recommendation framework based on gradient-based meta-learning that captures the imbalanced rating distribution of each user and computes adaptive loss for user-specific learning. Our work is the first to tackle the impact of imbalanced ratings in cold-start sequential recommendation scenarios. Through extensive experiments conducted on real-world datasets, we demonstrate the effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: 逐次的なレコメンデーションは、ユーザの好みをキャプチャする上で大きな進歩を遂げています。 それでも、コールドスタート推奨は、パーソナライズのためのユーザーとイテムのやりとりが制限されることが多いため、基本的な課題である。 近年,グラデーションに基づくメタラーニング手法が,適応の速さと統合性が容易であることから,逐次的レコメンデーション分野に登場している。 メタ学習アルゴリズムは、冷間開始推奨を数発の学習問題として定式化し、各ユーザが適応すべきタスクとして表現する。 メタラーニングアルゴリズムは一般に、タスクワイドのサンプルはクラスや値に均等に分散されていると仮定するが、現実世界のアプリケーションにおけるユーザー・イテムの相互作用はそのような分布に従わない(例えば、お気に入りのビデオを何回も視聴し、ネガティブな評価をせずに肯定的な評価を残す)。 その結果、タスクトレーニングデータの大部分を占める不均衡なユーザフィードバックが、ユーザ適応プロセスを支配し、パーソナライズされたレコメンデーションのためにメタ学習アルゴリズムが意味のあるメタ知識を学習するのを防ぐことができる。 この制限を緩和するために,各ユーザの不均衡な評価分布を捉え,ユーザ固有の学習における適応的損失を計算する,勾配に基づくメタ学習に基づく新しい逐次推奨フレームワークを提案する。 私たちの仕事は、コールドスタートシーケンシャルなレコメンデーションシナリオにおける不均衡な評価の影響に最初に取り組みます。 実世界のデータセット上で行った広範囲な実験を通じて,このフレームワークの有効性を実証する。

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