論文の概要: Knowledge Enhanced Multi-Domain Recommendations in an AI Assistant Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06302v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 00:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:33.546850
• Title: Knowledge Enhanced Multi-Domain Recommendations 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知識強化型マルチドメイン勧告
• Authors: Elan Markowitz, Ziyan Jiang, Fan Yang, Xing Fan, Tony Chen, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan,
• Abstract要約: マルチドメインレコメンデーションは、以前のドメインでの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レコメンデーションを改善する。 知識グラフの強化は、単一のドメイン内のレコメンデーションを改善するために、外部知識グラフを使用することを目指している。 我々は、数百万のユーザのクエリから得られたデータセットに対して、新しいモデルを開発し、これらのアプローチの付加的な利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.86916449377249
• License:
• Abstract: This work explores unifying knowledge enhanced recommendation with multi-domain recommendation systems in a conversational AI assistant application. Multi-domain recommendation leverages users' interactions in previous domains to improve recommendations in a new one. Knowledge graph enhancement seeks to use external knowledge graphs to improve recommendations within a single domain. Both research threads incorporate related information to improve the recommendation task. We propose 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 not be possible with either information source alone. We develop a new model and demonstrate the additive benefit of these approaches on a dataset derived from millions of users' queries for content across three domains (videos, music, and books) in a live virtual assistant application. We demonstrate significant improvement on overall recommendations as well as on recommendations for new users of a domain.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,対話型AIアシスタントアプリケーションにおけるマルチドメインレコメンデーションシステムを用いた知識強化レコメンデーションの統合について検討する。 マルチドメインレコメンデーションは、以前のドメインでの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レコメンデーションを改善する。 知識グラフの強化は、単一のドメイン内のレコメンデーションを改善するために、外部知識グラフを使用することを目指している。 どちらの研究スレッドも、リコメンデーションタスクを改善するために関連情報を組み込んでいる。 我々は、これらのアプローチを統合することを提案する: 外部の知識グラフと同様に、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。 仮想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)にわたるコンテンツに対する数百万のユーザのクエリから得られたデータセットに対して,新たなモデルを開発し,これらのアプローチの付加的メリットを実証する。 ドメインの新規ユーザに対するレコメンデーションだけでなく、全体的なレコメンデーションも大幅に改善する。

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