論文の概要: Reformulating Sequential Recommendation: Learning Dynamic User Interest with Content-enriched Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10435v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 04:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 16:18:23.337282
• Title: Reformulating Sequential Recommendation: Learning Dynamic User Interest with Content-enriched Language Modeling
• Title（参考訳）: シークエンシャルレコメンデーションの改革:コンテンツ強化言語モデリングによる動的ユーザ関心の学習
• Authors: Junzhe Jiang, Shang Qu, Mingyue Cheng, Qi Liu
• Abstract要約: 本稿では、事前学習した言語モデルの意味理解機能を活用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するLANCERを提案する。 我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間的なレコメンデーションを生み出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.52491975632466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are essential for online applications, and sequential recommendation has enjoyed significant prevalence due to its expressive ability to capture dynamic user interests. However, previous sequential modeling methods still have limitations in capturing contextual information. The primary reason for this issue is that language models often lack an understanding of domain-specific knowledge and item-related textual content. To address this issue, we adopt a new sequential recommendation paradigm and propose LANCER, which leverages the semantic understanding capabilities of pre-trained language models to generate personalized recommendations. Our approach bridges the gap between language models and recommender systems, resulting in more human-like recommendations. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on several benchmark datasets, showing promising results and providing valuable insights into the influence of our model on sequential recommendation tasks. Furthermore, our experimental codes are publicly available.
• Abstract（参考訳）: オンラインアプリケーションにはレコメンダシステムが不可欠であり、動的ユーザの興味を捉えた表現力によって、シーケンシャルなレコメンデーションが顕著に普及している。 しかし、従来の逐次モデリング手法には、文脈情報の取得に制限がある。 この問題の主な理由は、言語モデルがしばしばドメイン固有の知識とアイテムに関連したテキストコンテンツの理解を欠いているためである。 この問題に対処するために,新しい逐次レコメンデーションパラダイムを採用し,学習済み言語モデルのセマンティクス理解機能を活用し,パーソナライズドレコメンデーションを生成するlancerを提案する。 我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間らしいレコメンデーションをもたらす。 本手法は,いくつかのベンチマークデータセット上で実験を行い,有望な結果を示し,逐次レコメンデーションタスクに対するモデルの影響に関する貴重な知見を提供する。 さらに,実験コードも公開されている。

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