論文の概要: Ada-Retrieval: An Adaptive Multi-Round Retrieval Paradigm for Sequential Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06633v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 15:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 19:10:12.521106
• Title: Ada-Retrieval: An Adaptive Multi-Round Retrieval Paradigm for Sequential Recommendations
• Title（参考訳）: ada-retrieval:逐次レコメンデーションのための適応型マルチラウンド検索パラダイム
• Authors: Lei Li, Jianxun Lian, Xiao Zhou, Xing Xie
• Abstract要約: 本稿では,レコメンダシステムのための適応型マルチラウンド検索パラダイムであるAda-Retrievalを提案する。 Ada-Retrievalは、ユーザー表現を反復的に洗練し、全項目領域の潜在的な候補をよりよく捉えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.03560306423678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval models aim at selecting a small set of item candidates which match the preference of a given user. They play a vital role in large-scale recommender systems since subsequent models such as rankers highly depend on the quality of item candidates. However, most existing retrieval models employ a single-round inference paradigm, which may not adequately capture the dynamic nature of user preferences and stuck in one area in the item space. In this paper, we propose Ada-Retrieval, an adaptive multi-round retrieval paradigm for recommender systems that iteratively refines user representations to better capture potential candidates in the full item space. Ada-Retrieval comprises two key modules: the item representation adapter and the user representation adapter, designed to inject context information into items' and users' representations. The framework maintains a model-agnostic design, allowing seamless integration with various backbone models such as RNNs or Transformers. We perform experiments on three widely used public datasets, incorporating five powerful sequential recommenders as backbone models. Our results demonstrate that Ada-Retrieval significantly enhances the performance of various base models, with consistent improvements observed across different datasets. Our code and data are publicly available at: https://github.com/ll0ruc/Ada-Retrieval.
• Abstract（参考訳）: 検索モデルは、あるユーザの好みにマッチする少数の項目候補を選択することを目的としている。 ローダのようなその後のモデルがアイテム候補の品質に大きく依存するため、大規模なレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たす。 しかし、既存の検索モデルの多くはシングルラウンド推論パラダイムを採用しており、ユーザの好みの動的な性質を適切に捉えておらず、アイテム空間の1つの領域に留まっている。 本稿では,ユーザ表現を反復的に洗練し,全項目領域の候補をよりよく把握する,適応型マルチラウンド検索パラダイムであるAda-Retrievalを提案する。 Ada-Retrievalは、アイテム表現アダプタとユーザ表現アダプタの2つの重要なモジュールから構成されている。 フレームワークはモデルに依存しない設計を維持しており、RNNやTransformerといった様々なバックボーンモデルとシームレスに統合できる。 5つの強力なシーケンシャルレコメンデータをバックボーンモデルとして組み込んだ,広く使用されている3つの公開データセットの実験を行った。 以上の結果から,Ada-Retrievalは様々なベースモデルの性能を著しく向上し,各データセット間で一貫した改善が見られた。 私たちのコードとデータは、https://github.com/ll0ruc/Ada-Retrieval.comで公開されています。

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