論文の概要: Accurate Cold-start Bundle Recommendation via Popularity-based Coalescence and Curriculum Heating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03813v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 00:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 19:12:04.155864
• Title: Accurate Cold-start Bundle Recommendation via Popularity-based Coalescence and Curriculum Heating
• Title（参考訳）: 人気度に基づく合理化とキュリキュラム加熱による正確なコールドスタートバンドルレコメンデーション
• Authors: Hyunsik Jeon, Jong-eun Lee, Jeongin Yun, U Kang
• Abstract要約: 我々はコールドスタートバンドルレコメンデーションのための正確なアプローチであるCoHeatを提案する。 CoHeatは、履歴情報とアフィリエイト情報の両方を組み込むことで、バンドル相互作用の高度に歪んだ分布に取り組む。 CoHeatはコールドスタートバンドルレコメンデーションにおいて優れたパフォーマンスを示しており、最高の競合相手に比べて193%高いnDCG@20を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.00757636715368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How can we accurately recommend cold-start bundles to users? The cold-start problem in bundle recommendation is critical in practical scenarios since new bundles are continuously created for various marketing purposes. Despite its importance, no previous studies have addressed cold-start bundle recommendation. Moreover, existing methods for cold-start item recommendation overly rely on historical information, even for unpopular bundles, failing to tackle the primary challenge of the highly skewed distribution of bundle interactions. In this work, we propose CoHeat (Popularity-based Coalescence and Curriculum Heating), an accurate approach for the cold-start bundle recommendation. CoHeat tackles the highly skewed distribution of bundle interactions by incorporating both historical and affiliation information based on the bundle's popularity when estimating the user-bundle relationship. Furthermore, CoHeat effectively learns latent representations by exploiting curriculum learning and contrastive learning. CoHeat demonstrates superior performance in cold-start bundle recommendation, achieving up to 193% higher nDCG@20 compared to the best competitor.
• Abstract（参考訳）: コールドスタートバンドルをユーザに正確に推奨するには,どうすればよいのでしょう? バンドルレコメンデーションのコールドスタート問題は、さまざまなマーケティング目的で新しいバンドルが継続的に作成されるため、実用的なシナリオでは極めて重要である。 その重要性にもかかわらず、以前の研究では、コールドスタートバンドルレコメンデーションに対処していない。 さらに, 従来の冷間開始項目推薦手法は, 不人気バンドルであっても, 歴史的情報に過度に依存しており, 高度に歪んだバンドル間相互作用の分散に対処できない。 本研究では,コールドスタートバンドルの推奨に対する正確なアプローチであるCoHeat (Popularity-based Coalescence and Curriculum Heating)を提案する。 coheatは、ユーザとバンドルの関係を推定する際に、そのバンドルの人気に基づいて履歴情報とアフィリエーション情報の両方を組み込むことで、バンドル相互作用の高度に歪んだ分布に取り組む。 さらに、CoHeatはカリキュラム学習とコントラスト学習を利用して、潜在表現を効果的に学習する。 CoHeatはコールドスタートバンドルレコメンデーションにおいて優れたパフォーマンスを示しており、最高の競合相手に比べて193%高いnDCG@20を実現している。

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