論文の概要: Recommender Systems with Generative Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05065v1
• Date: Mon, 8 May 2023 21:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 20:00:11.011901
• Title: Recommender Systems with Generative Retrieval
• Title（参考訳）: 生成的検索を伴うレコメンダシステム
• Authors: Shashank Rajput, Nikhil Mehta, Anima Singh, Raghunandan H. Keshavan, Trung Vu, Lukasz Heldt, Lichan Hong, Yi Tay, Vinh Q. Tran, Jonah Samost, Maciej Kula, Ed H. Chi, Maheswaran Sathiamoorthy
• Abstract要約: 本稿では,対象候補の識別子を1フェーズで自動復号する生成検索モデルを提案する。 この新しいパラダイムでトレーニングしたリコメンデータシステムは,Amazonデータセット上の現在のSOTAモデルによって達成される結果を改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.403911626669526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern recommender systems leverage large-scale retrieval models consisting of two stages: training a dual-encoder model to embed queries and candidates in the same space, followed by an Approximate Nearest Neighbor (ANN) search to select top candidates given a query's embedding. In this paper, we propose a new single-stage paradigm: a generative retrieval model which autoregressively decodes the identifiers for the target candidates in one phase. To do this, instead of assigning randomly generated atomic IDs to each item, we generate Semantic IDs: a semantically meaningful tuple of codewords for each item that serves as its unique identifier. We use a hierarchical method called RQ-VAE to generate these codewords. Once we have the Semantic IDs for all the items, a Transformer based sequence-to-sequence model is trained to predict the Semantic ID of the next item. Since this model predicts the tuple of codewords identifying the next item directly in an autoregressive manner, it can be considered a generative retrieval model. We show that our recommender system trained in this new paradigm improves the results achieved by current SOTA models on the Amazon dataset. Moreover, we demonstrate that the sequence-to-sequence model coupled with hierarchical Semantic IDs offers better generalization and hence improves retrieval of cold-start items for recommendations.
• Abstract（参考訳）: クエリと候補を同じ空間に埋め込むためにデュアルエンコーダモデルをトレーニングし、クエリの埋め込みを与えられた上位候補を選択するためにANN(Approximate Nearest Neighbor)検索を行う。 本稿では,対象候補の識別子を1つのフェーズで自動復号化する生成的検索モデルを提案する。 これを実現するために、各項目にランダムに生成された原子IDを割り当てる代わりに、セマンティックIDを生成する。 我々はこれらのコードワードを生成するためにRQ-VAEと呼ばれる階層的手法を用いる。 すべての項目に対するセマンティックIDが得られたら、Transformerベースのシーケンス・ツー・シーケンスモデルを使用して、次の項目のセマンティックIDを予測する。 このモデルは,次の項目を直接自己回帰的に識別するコードワードのタプルを予測するため,生成的検索モデルとみなすことができる。 この新しいパラダイムでトレーニングしたリコメンデータシステムは、Amazonデータセット上の現在のSOTAモデルによって達成された結果を改善することを示す。 さらに,階層型セマンティックIDと組み合わされたシーケンス・ツー・シーケンス・モデルにより,より一般化し,冷間開始項目の検索を改善した。

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