論文の概要: Embedding in Recommender Systems: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18608v3
• Date: Wed, 22 Oct 2025 12:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:01.333798
• Title: Embedding in Recommender Systems: A Survey
• Title（参考訳）: Recommender システムへの埋め込み: 調査
• Authors: Maolin Wang, Xinjian Zhao, Wanyu Wang, Sheng Zhang, Jiansheng Li, Bowen Yu, Binhao Wang, Shucheng Zhou, Dawei Yin, Qing Li, Ruocheng Guo, Xiangyu Zhao,
• Abstract要約: 本調査では,レコメンデータシステム埋め込み技術の進歩を包括的に分析する。 マトリックスベースのシナリオでは、協調フィルタリングはユーザの好みを効果的にモデル化する埋め込みを生成する。 パフォーマンス向上のため,AutoMLやハッシュ技術,量子化手法など,新たなアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.55152033023537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems have become an essential component of many online platforms, providing personalized recommendations to users. A crucial aspect is embedding techniques that convert the high-dimensional discrete features, such as user and item IDs, into low-dimensional continuous vectors, which can enhance the recommendation performance. Embedding techniques have revolutionized the capture of complex entity relationships, generating significant research interest. This survey presents a comprehensive analysis of recent advances in recommender system embedding techniques. We examine centralized embedding approaches across matrix, sequential, and graph structures. In matrix-based scenarios, collaborative filtering generates embeddings that effectively model user-item preferences, particularly in sparse data environments. For sequential data, we explore various approaches including recurrent neural networks and self-supervised methods such as contrastive and generative learning. In graph-structured contexts, we analyze techniques like node2vec that leverage network relationships, along with applicable self-supervised methods. Our survey addresses critical scalability challenges in embedding methods and explores innovative directions in recommender systems. We introduce emerging approaches, including AutoML, hashing techniques, and quantization methods, to enhance performance while reducing computational complexity. Additionally, we examine the promising role of Large Language Models (LLMs) in embedding enhancement. Through detailed discussion of various architectures and methodologies, this survey aims to provide a thorough overview of state-of-the-art embedding techniques in recommender systems, while highlighting key challenges and future research directions.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、多くのオンラインプラットフォームにおいて不可欠なコンポーネントとなり、ユーザにパーソナライズされたレコメンデーションを提供している。 重要な側面は、ユーザやアイテムIDのような高次元の離散的な特徴を低次元の連続ベクトルに変換し、レコメンデーション性能を高めることである。 埋め込み技術は複雑な実体関係の獲得に革命をもたらした。 本調査は,最近のレコメンデータシステム埋め込み技術の進歩を包括的に分析した。 本稿では,行列,シーケンシャル,グラフ構造にまたがる集中型埋め込み手法について検討する。 マトリックスベースのシナリオでは、特に疎いデータ環境において、協調フィルタリングは、ユーザの好みを効果的にモデル化する埋め込みを生成する。 シーケンシャルなデータには、リカレントニューラルネットワークや、コントラスト学習や生成学習といった自己教師型手法など、さまざまなアプローチを探求する。 グラフ構造化コンテキストにおいて,ネットワーク関係を利用する node2vec などの手法と,適用可能な自己管理手法を解析する。 本調査では,メソッドの埋め込みにおける重要なスケーラビリティの課題に対処し,レコメンダシステムにおける革新的な方向性を探る。 計算複雑性を低減しつつ,パフォーマンスを向上させるために,AutoMLやハッシュ技術,量子化手法など,新たなアプローチを導入する。 さらに,埋め込み強化におけるLarge Language Models (LLMs) の役割について検討した。 本研究は,様々なアーキテクチャや方法論の詳細な議論を通じて,レコメンデータシステムにおける最先端の埋め込み技術の概要と今後の研究の方向性を明らかにすることを目的としている。

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