論文の概要: Multi-Task Knowledge Enhancement for Zero-Shot and Multi-Domain Recommendation in an AI Assistant Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06302v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 23:40:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 19:55:19.450067
• Title: Multi-Task Knowledge Enhancement for Zero-Shot and Multi-Domain Recommendation in an AI Assistant Application
• Title（参考訳）: AIアシスタントアプリケーションにおけるゼロショットとマルチドメインレコメンデーションのためのマルチタスク知識の強化
• Authors: Elan Markowitz, Ziyan Jiang, Fan Yang, Xing Fan, Tony Chen, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan
• Abstract要約: これらのアイデアを,3つのドメインにわたる数百万のユーザのコンテンツ要求から得られたデータセットに適用する。 知識グラフの強化と従来のマルチドメインレコメンデーション技術を組み合わせる利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.692335824685788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems have found significant commercial success but still struggle with integrating new users. Since users often interact with content in different domains, it is possible to leverage a user's interactions in previous domains to improve that user's recommendations in a new one (multi-domain recommendation). A separate research thread on knowledge graph enhancement uses external knowledge graphs to improve single domain recommendations (knowledge graph enhancement). Both research threads incorporate related information to improve predictions in a new domain. We propose in this work to unify these approaches: Using information from interactions in other domains as well as external knowledge graphs to make predictions in a new domain that would be impossible with either information source alone. We apply these ideas to a dataset derived from millions of users' requests for content across three domains (videos, music, and books) in a live virtual assistant application. We demonstrate the advantage of combining knowledge graph enhancement with previous multi-domain recommendation techniques to provide better overall recommendations as well as for better recommendations on new users of a domain.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは商業的に大きな成功を収めているが、新しいユーザーの統合には苦戦している。 ユーザは、しばしば異なるドメイン内のコンテンツと対話するため、以前のドメインにおけるユーザのインタラクションを活用して、新しいドメインでのユーザの推奨を改善することができる(マルチドメインレコメンデーション)。 知識グラフ拡張に関する別の研究スレッドでは、外部知識グラフを使用して単一のドメインレコメンデーションを改善する(知識グラフ拡張)。 どちらの研究スレッドも、新しいドメインの予測を改善するために関連する情報を取り込んでいる。 本研究は、これらのアプローチを統合するためのものである: 外部の知識グラフだけでなく、他のドメインの相互作用からの情報を用いて、情報ソースだけでは不可能な新しいドメインでの予測を行う。 これらのアイデアを、ライブバーチャルアシスタントアプリケーションにおける3つのドメイン(ビデオ、音楽、書籍)にわたる数百万のユーザからのコンテンツ要求から得られたデータセットに適用する。 本稿では,知識グラフの強化と従来の複数ドメインのレコメンデーション手法を組み合わせることで,ドメインの新規ユーザに対するレコメンデーションを改善できることを実証する。

関連論文リスト

• Adaptive Coordinators and Prompts on Heterogeneous Graphs for Cross-Domain Recommendations [31.05975545409408]
  我々は,マルチドメイングラフを結合構造に統合するフレームワークHAGOを開発した。 また、ユニバーサルなマルチドメイングラフ事前学習戦略も開発している。 提案手法は,マルチドメインレコメンデーションシナリオにおいて最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T15:50:53Z)
• Exploiting Graph Structured Cross-Domain Representation for Multi-Domain Recommendation [71.45854187886088]
  マルチドメインレコメンデータシステムは、クロスドメイン表現学習とポジティブな知識伝達の恩恵を受ける。 我々はMAGRecと呼ばれる手法のコンテキスト情報として時間的ドメイン内相互作用とドメイン間相互作用を用いる。 我々は、MAGRecが最先端の手法を一貫して上回る様々なシナリオで、公開データセットで実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-12T19:51:32Z)
• Diverse Preference Augmentation with Multiple Domains for Cold-start Recommendations [92.47380209981348]
  メタラーニングをベースとした多元的ドメインを用いた多元的推論拡張フレームワークを提案する。 我々は、疎結合の場合の過度な適合を扱うために、新しい関心領域において多様な評価を生成する。 これらの評価は、選好メタラーナーを学ぶためのメタトレーニング手順に導入され、優れた一般化能力が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T10:10:50Z)
• A cross-domain recommender system using deep coupled autoencoders [77.86290991564829]
  クロスドメインレコメンデーションのために2つの新しい結合型オートエンコーダに基づくディープラーニング手法を提案する。 最初の方法は、ソースドメインとターゲットドメイン内のアイテムの固有表現を明らかにするために、一対のオートエンコーダを同時に学習することを目的としている。 第2の方法は,2つのオートエンコーダを用いてユーザとアイテム待ち行列を深く非線形に生成する,新たな共同正規化最適化問題に基づいて導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T15:14:26Z)
• RecGURU: Adversarial Learning of Generalized User Representations for Cross-Domain Recommendation [19.61356871656398]
  ドメイン間のレコメンデーションは、従来のシーケンシャルなレコメンデーションシステムにおけるデータスパリティの問題を軽減するのに役立つ。 本稿では,ドメイン間のユーザ情報を逐次レコメンデーションに組み込んだ汎用ユーザ表現(GUR)を生成するためのRecGURUアルゴリズムフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T08:41:06Z)
• Recommending Burgers based on Pizza Preferences: Addressing Data Sparsity with a Product of Experts [4.945620732698048]
  ユーザの嗜好に関する知識が限られているドメインにおいて,データスパーシティに対処し,レコメンデーションを作成する手法を記述する。 直感は、ソースドメインのユーザとアイテムのインタラクションが、ターゲットドメインのレコメンデーション品質を高めることができるということです。 AmazonとYelpの2つの広く使われているデータセットの結果は、総合的なユーザー好みの知識がより良いレコメンデーションをもたらすという主張をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T18:56:04Z)
• Dual Metric Learning for Effective and Efficient Cross-Domain Recommendations [85.6250759280292]
  クロスドメインレコメンダーシステムは、消費者が異なるアプリケーションで有用なアイテムを識別するのを助けるためにますます価値があります。 既存のクロスドメインモデルは、通常、多くのオーバーラップユーザーを必要とするため、いくつかのアプリケーションでは取得が困難である。 本稿では,2つのドメイン間で情報を反復的に伝達する二元学習に基づく新しいクロスドメインレコメンデーションモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T09:18:59Z)
• CATN: Cross-Domain Recommendation for Cold-Start Users via Aspect Transfer Network [49.35977893592626]
  コールドスタートユーザのためのアスペクト転送ネットワークによるクロスドメインレコメンデーションフレームワーク(CATN)を提案する。 CATNは、レビュー文書から各ユーザと各アイテムの複数のアスペクトを抽出し、注意機構を用いてドメイン間のアスペクト相関を学習する。 実世界のデータセットでは、提案したCATNは、評価予測精度の点でSOTAモデルよりも大幅に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T10:05:19Z)
• Dynamic Fusion Network for Multi-Domain End-to-end Task-Oriented Dialog [70.79442700890843]
  本稿では,対象ドメインと各ドメインの関連性を自動的に活用する新しい動的核融合ネットワーク(DF-Net)を提案する。 トレーニングデータが少ないと、平均13.9%の事前最良モデルを上回り、転送可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T08:17:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。