論文の概要: ClusterSeq: Enhancing Sequential Recommender Systems with Clustering based Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13766v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 18:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:36:20.381966
• Title: ClusterSeq: Enhancing Sequential Recommender Systems with Clustering based Meta-Learning
• Title（参考訳）: ClusterSeq: クラスタリングに基づくメタラーニングによるシーケンスレコメンダシステムの強化
• Authors: Mohammmadmahdi Maheri, Reza Abdollahzadeh, Bardia Mohammadi, Mina Rafiei, Jafar Habibi, Hamid R. Rabiee
• Abstract要約: ClusterSeqはメタラーニングクラスタリングに基づくシーケンスレコメンダシステムである。 ユーザシーケンスの動的情報を利用して、サイド情報がない場合でもアイテム予測精度を高める。 提案手法は平均相反ランク(MRR)において16～39%の大幅な改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.168790535780547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In practical scenarios, the effectiveness of sequential recommendation systems is hindered by the user cold-start problem, which arises due to limited interactions for accurately determining user preferences. Previous studies have attempted to address this issue by combining meta-learning with user and item-side information. However, these approaches face inherent challenges in modeling user preference dynamics, particularly for "minor users" who exhibit distinct preferences compared to more common or "major users." To overcome these limitations, we present a novel approach called ClusterSeq, a Meta-Learning Clustering-Based Sequential Recommender System. ClusterSeq leverages dynamic information in the user sequence to enhance item prediction accuracy, even in the absence of side information. This model preserves the preferences of minor users without being overshadowed by major users, and it capitalizes on the collective knowledge of users within the same cluster. Extensive experiments conducted on various benchmark datasets validate the effectiveness of ClusterSeq. Empirical results consistently demonstrate that ClusterSeq outperforms several state-of-the-art meta-learning recommenders. Notably, compared to existing meta-learning methods, our proposed approach achieves a substantial improvement of 16-39% in Mean Reciprocal Rank (MRR).
• Abstract（参考訳）: 実際のシナリオでは、ユーザの好みを正確に決定するためのインタラクションが限られているため、シーケンシャルレコメンデーションシステムの有効性は、ユーザコールドスタート問題によって妨げられる。 これまでの研究では、メタラーニングとユーザとアイテムサイドの情報を組み合わせることでこの問題に対処しようと試みている。 しかし、これらのアプローチは、より一般的なユーザーや「主要なユーザー」に比べて異なる好みを示す「マイナーユーザー」に対して、ユーザーの嗜好のダイナミクスをモデル化する固有の課題に直面している。 これらの制約を克服するために,メタラーニングクラスタリングに基づくシーケンスレコメンダシステムであるClusterSeqを提案する。 ClusterSeqはユーザシーケンスの動的情報を活用し、サイド情報がない場合でもアイテムの予測精度を向上させる。 このモデルは、主要なユーザによって隠蔽されることなく、マイナーユーザの嗜好を保ち、同一クラスタ内のユーザの集合的知識を活用する。 さまざまなベンチマークデータセットで実施された大規模な実験は、ClusterSeqの有効性を検証する。 実証的な結果は、ClusterSeqがいくつかの最先端のメタ学習レコメンデータを上回っていることを一貫して示している。 特に,既存のメタラーニング手法と比較して,提案手法は平均相反ランク(MRR)において16～39%の大幅な改善を実現している。

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