論文の概要: AutoMLP: Automated MLP for Sequential Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06337v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 07:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 19:37:02.964042
• Title: AutoMLP: Automated MLP for Sequential Recommendations
• Title（参考訳）: AutoMLP: シーケンスレコメンデーションのための自動MLP
• Authors: Muyang Li, Zijian Zhang, Xiangyu Zhao, Wanyu Wang, Minghao Zhao, Runze Wu, Ruocheng Guo
• Abstract要約: 時系列リコメンデータシステムは,過去のインタラクションからユーザの次の関心項目を予測することを目的としている。 既存のアプローチは通常、徹底的な探索や経験的な経験によって、事前定義された短期的関心期間を設定する。 本稿では,ユーザの長期的・短期的関心をモデル化することを目的とした,新しいシーケンシャルレコメンデーションシステムAutoMLPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.73096302505791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sequential recommender systems aim to predict users' next interested item given their historical interactions. However, a long-standing issue is how to distinguish between users' long/short-term interests, which may be heterogeneous and contribute differently to the next recommendation. Existing approaches usually set pre-defined short-term interest length by exhaustive search or empirical experience, which is either highly inefficient or yields subpar results. The recent advanced transformer-based models can achieve state-of-the-art performances despite the aforementioned issue, but they have a quadratic computational complexity to the length of the input sequence. To this end, this paper proposes a novel sequential recommender system, AutoMLP, aiming for better modeling users' long/short-term interests from their historical interactions. In addition, we design an automated and adaptive search algorithm for preferable short-term interest length via end-to-end optimization. Through extensive experiments, we show that AutoMLP has competitive performance against state-of-the-art methods, while maintaining linear computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 時系列リコメンデータシステムは,過去のインタラクションからユーザの次の関心項目を予測することを目的としている。 しかし、長年の問題は、ユーザの長期的/短期的な関心を区別する方法であり、それは不均一であり、次の推奨に異なる貢献をする可能性がある。 既存のアプローチは通常、徹底的な探索または経験的な経験によって事前定義された短期利息長を設定する。 最近の高度なトランスフォーマーベースのモデルは、前述の問題にもかかわらず最先端のパフォーマンスを達成できるが、入力シーケンスの長さに対して2次計算の複雑さがある。 そこで本研究では,ユーザの長期的関心を過去のインタラクションからモデル化することを目的とした,新しいレコメンデーションシステムAutoMLPを提案する。 さらに,エンド・ツー・エンドの最適化による短期利息長を優先する自動適応探索アルゴリズムを設計する。 広範な実験を通して,AutoMLPは線形計算複雑性を維持しつつ,最先端の手法と競合する性能を有することを示す。

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