論文の概要: End-to-end Learnable Clustering for Intent Learning in Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05975v5
• Date: Sat, 09 Nov 2024 02:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:44.901448
• Title: End-to-end Learnable Clustering for Intent Learning in Recommendation
• Title（参考訳）: レコメンデーションにおけるインテントラーニングのためのエンドツーエンド学習型クラスタリング
• Authors: Yue Liu, Shihao Zhu, Jun Xia, Yingwei Ma, Jian Ma, Xinwang Liu, Shengju Yu, Kejun Zhang, Wenliang Zhong,
• Abstract要約: 我々は、アンダーラインELCRecと呼ばれる新しい意図学習手法を提案する。 振る舞い表現学習をUnderlineEnd-to-end UnderlineLearnable UnderlineClusteringフレームワークに統合する。 1億3000万ページビューの産業レコメンデーションシステムに本手法をデプロイし,有望な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.157784572994316
• License:
• Abstract: Intent learning, which aims to learn users' intents for user understanding and item recommendation, has become a hot research spot in recent years. However, existing methods suffer from complex and cumbersome alternating optimization, limiting performance and scalability. To this end, we propose a novel intent learning method termed \underline{ELCRec}, by unifying behavior representation learning into an \underline{E}nd-to-end \underline{L}earnable \underline{C}lustering framework, for effective and efficient \underline{Rec}ommendation. Concretely, we encode user behavior sequences and initialize the cluster centers (latent intents) as learnable neurons. Then, we design a novel learnable clustering module to separate different cluster centers, thus decoupling users' complex intents. Meanwhile, it guides the network to learn intents from behaviors by forcing behavior embeddings close to cluster centers. This allows simultaneous optimization of recommendation and clustering via mini-batch data. Moreover, we propose intent-assisted contrastive learning by using cluster centers as self-supervision signals, further enhancing mutual promotion. Both experimental results and theoretical analyses demonstrate the superiority of ELCRec from six perspectives. Compared to the runner-up, ELCRec improves NDCG@5 by 8.9\% and reduces computational costs by 22.5\% on the Beauty dataset. Furthermore, due to the scalability and universal applicability, we deploy this method on the industrial recommendation system with 130 million page views and achieve promising results. The codes are available on GitHub (https://github.com/yueliu1999/ELCRec). A collection (papers, codes, datasets) of deep group recommendation/intent learning methods is available on GitHub (https://github.com/yueliu1999/Awesome-Deep-Group-Recommendation).
• Abstract（参考訳）: 近年,ユーザ理解とアイテムレコメンデーションの意図を学習するインテントラーニングがホットな研究スポットとなっている。 しかし、既存のメソッドは複雑で面倒な変更の最適化に悩まされ、パフォーマンスとスケーラビリティが制限されます。 そこで本研究では, 行動表現学習を, 効果的かつ効率的に行うために, 行動表現学習を 'underline{E}nd-to-end \underline{L}earnable \underline{C}lustering framework に統一することで, 意図学習法である \underline{ELCRec} を提案する。 具体的には,ユーザ行動シーケンスを符号化し,学習可能なニューロンとしてクラスタ中心(相対意図)を初期化する。 そして、異なるクラスタセンターを分離し、ユーザの複雑な意図を分離する、新たな学習可能なクラスタリングモジュールを設計する。 一方、ネットワークは、行動の埋め込みをクラスタセンターに近づけることによって、行動から意図を学ぶように誘導する。 これにより、ミニバッチデータによるレコメンデーションとクラスタリングの同時最適化が可能になる。 さらに,クラスタセンターを自己超越信号として利用し,相互促進の促進を図ることで,意図支援型コントラスト学習を提案する。 実験結果と理論的解析の両方が、6つの観点からELCRecの優位性を示している。 ランナーアップと比較して、ELCRecはNDCG@5を8.9\%改善し、Beautyデータセットの計算コストを22.5\%削減する。 さらに, 拡張性と汎用性のため, 1億3000万ページビューの産業レコメンデーションシステムに本手法をデプロイし, 有望な結果を得る。 コードはGitHubで入手できる(https://github.com/yueliu 1999/ELCRec)。 GitHub(https://github.com/yueliu1999/Awesome-Deep-Group-Recommendation)では、Deep Group Recommendation/intent Learningメソッドのコレクション(ペーパー、コード、データセット)が公開されている。

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