論文の概要: MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware
Sequence Representation for Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11175v2
- Date: Mon, 23 Oct 2023 10:46:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 07:51:57.422202
- Title: MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware
Sequence Representation for Recommendation
- Title(参考訳): MISSRec:レコメンデーションのためのマルチモーダルな関心認識シーケンスの事前学習と転送
- Authors: Jinpeng Wang, Ziyun Zeng, Yunxiao Wang, Yuting Wang, Xingyu Lu,
Tianxiang Li, Jun Yuan, Rui Zhang, Hai-Tao Zheng, Shu-Tao Xia
- Abstract要約: 逐次レコメンデーションのためのマルチモーダル事前学習・転送学習フレームワークであるMISSRecを提案する。
ユーザ側ではトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを設計し、コンテキストエンコーダがシーケンスレベルのマルチモーダルユーザ興味を捉えることを学習する。
候補項目側では,ユーザ適応項目表現を生成するために動的融合モジュールを採用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.45986275328629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The goal of sequential recommendation (SR) is to predict a user's potential
interested items based on her/his historical interaction sequences. Most
existing sequential recommenders are developed based on ID features, which,
despite their widespread use, often underperform with sparse IDs and struggle
with the cold-start problem. Besides, inconsistent ID mappings hinder the
model's transferability, isolating similar recommendation domains that could
have been co-optimized. This paper aims to address these issues by exploring
the potential of multi-modal information in learning robust and generalizable
sequence representations. We propose MISSRec, a multi-modal pre-training and
transfer learning framework for SR. On the user side, we design a
Transformer-based encoder-decoder model, where the contextual encoder learns to
capture the sequence-level multi-modal user interests while a novel
interest-aware decoder is developed to grasp item-modality-interest relations
for better sequence representation. On the candidate item side, we adopt a
dynamic fusion module to produce user-adaptive item representation, providing
more precise matching between users and items. We pre-train the model with
contrastive learning objectives and fine-tune it in an efficient manner.
Extensive experiments demonstrate the effectiveness and flexibility of MISSRec,
promising a practical solution for real-world recommendation scenarios. Data
and code are available on \url{https://github.com/gimpong/MM23-MISSRec}.
- Abstract(参考訳): シーケンシャルレコメンデーション(SR)の目標は、ユーザが興味を持つ可能性のある項目を、履歴的なインタラクションシーケンスに基づいて予測することである。
既存のシーケンシャルレコメンデータは、広く使われているにもかかわらず、スパースIDが不足し、コールドスタート問題に苦慮することが多いID機能に基づいて開発されている。
さらに、一貫性のないIDマッピングはモデルの転送可能性を妨げるため、共最適化可能な類似のレコメンデーションドメインを分離する。
本稿では,多モード情報の可能性を探り,頑健で一般化可能なシーケンス表現を学習することを目的としている。
SRのためのマルチモーダル事前学習および転送学習フレームワークであるMISSRecを提案する。
ユーザ側では、Transformerベースのエンコーダ-デコーダモデルを設計し、コンテクストエンコーダがシーケンスレベルのマルチモーダルユーザ興味を捉えることを学習し、新しい興味を意識したデコーダを開発し、アイテム-モダリティ-関心関係を把握してシーケンス表現を改善する。
候補項目側では動的融合モジュールを用いてユーザ適応アイテム表現を生成し,ユーザとアイテム間のより正確なマッチングを実現する。
コントラスト学習目標を用いてモデルを事前学習し,効率的に微調整する。
広範囲な実験がmissrecの有効性と柔軟性を示し、実世界のレコメンデーションシナリオのための実用的なソリューションを約束している。
データとコードは \url{https://github.com/gimpong/MM23-MISSRec} で入手できる。
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