論文の概要: Towards Open-world Cross-Domain Sequential Recommendation: A Model-Agnostic Contrastive Denoising Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04760v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 09:12:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 02:23:48.822735
• Title: Towards Open-world Cross-Domain Sequential Recommendation: A Model-Agnostic Contrastive Denoising Approach
• Title（参考訳）: オープンワールドにおけるクロスドメインシークエンシャルレコメンデーション:モデルに依存しないコントラシブデノイングアプローチ
• Authors: Wujiang Xu, Xuying Ning, Wenfang Lin, Mingming Ha, Qiongxu Ma, Qianqiao Liang, Xuewen Tao, Linxun Chen, Bing Han, Minnan Luo
• Abstract要約: クロスドメインシーケンシャルレコメンデーション(CDSR)は、従来のシーケンシャルレコメンデーション(SR)システムに存在するデータ空間の問題に対処することを目的としている。 現実世界のレコメンデーションシステムでは、CDSRシナリオは通常、疎い振る舞いを持つ長い尾を持つユーザーの大多数と、一つのドメインにしか存在しないコールドスタートユーザーで構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.630686688097967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain sequential recommendation (CDSR) aims to address the data sparsity problems that exist in traditional sequential recommendation (SR) systems. The existing approaches aim to design a specific cross-domain unit that can transfer and propagate information across multiple domains by relying on overlapping users with abundant behaviors. However, in real-world recommender systems, CDSR scenarios usually consist of a majority of long-tailed users with sparse behaviors and cold-start users who only exist in one domain. This leads to a drop in the performance of existing CDSR methods in the real-world industry platform. Therefore, improving the consistency and effectiveness of models in open-world CDSR scenarios is crucial for constructing CDSR models (\textit{1st} CH). Recently, some SR approaches have utilized auxiliary behaviors to complement the information for long-tailed users. However, these multi-behavior SR methods cannot deliver promising performance in CDSR, as they overlook the semantic gap between target and auxiliary behaviors, as well as user interest deviation across domains (\textit{2nd} CH).
• Abstract（参考訳）: クロスドメインシーケンシャルレコメンデーション(CDSR)は、従来のシーケンシャルレコメンデーション(SR)システムに存在するデータ空間の問題に対処することを目的としている。 既存手法は,複数のドメインにまたがって情報を伝達・伝播する特定のクロスドメインユニットを設計することを目的としている。 しかし、現実のレコメンデーションシステムでは、CDSRシナリオは通常、疎い振る舞いを持つ長い尾を持つユーザーの大多数と、一つのドメインにしか存在しないコールドスタートユーザーから構成される。 これにより、現実世界の業界プラットフォームにおける既存のCDSRメソッドのパフォーマンスが低下する。 したがって、オープンワールドCDSRシナリオにおけるモデルの一貫性と有効性を改善することは、CDSRモデルを構築する上で重要である(\textit{1st} CH)。 近年,SR手法のいくつかは,長期使用者の情報を補完する補助行動を利用している。 しかし、これらのマルチビヘイビアSR法は、ターゲットと補助動作のセマンティックなギャップや、ドメイン間のユーザ関心の偏り(\textit{2nd} CH)を見落としているため、CDSRにおいて有望な性能をもたらすことはできない。

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