論文の概要: Handling Large-scale Cardinality in building recommendation systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09572v1
- Date: Wed, 17 Jan 2024 19:49:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 18:30:25.884939
- Title: Handling Large-scale Cardinality in building recommendation systems
- Title（参考訳）: 建築レコメンデーションシステムにおける大規模心の扱い
- Authors: Dhruva Dixith Kurra, Bo Ling, Chun Zh, Seyedshahin Ashrafzadeh
- Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションシステムにおける高濃度化の課題に対処する2つの革新的な手法を提案する。
提案手法は,階層共有と組み合わせて,性能を向上しつつ,モデルサイズを大幅に削減する手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Effective recommendation systems rely on capturing user preferences, often
requiring incorporating numerous features such as universally unique
identifiers (UUIDs) of entities. However, the exceptionally high cardinality of
UUIDs poses a significant challenge in terms of model degradation and increased
model size due to sparsity. This paper presents two innovative techniques to
address the challenge of high cardinality in recommendation systems.
Specifically, we propose a bag-of-words approach, combined with layer sharing,
to substantially decrease the model size while improving performance. Our
techniques were evaluated through offline and online experiments on Uber use
cases, resulting in promising results demonstrating our approach's
effectiveness in optimizing recommendation systems and enhancing their overall
performance.
- Abstract（参考訳）: 効果的なレコメンデーションシステムはユーザの好みを捉えることに依存しており、しばしばエンティティの普遍的なユニークな識別子(UUID)のような多くの特徴を組み込む必要がある。
しかし、UUIDの極端に高い濃度は、モデル劣化とスパーシリティによるモデルサイズの増加という点で大きな課題をもたらす。
本稿では,推薦システムにおける高濃度化の課題に対処する2つの革新的な手法を提案する。
具体的には,階層共有と組み合わさって,性能を向上しつつ,モデルサイズを大幅に削減する手法を提案する。
当社のテクニックは,Uberのユースケースに関するオフラインおよびオンラインの実験を通じて評価された。その結果,レコメンデーションシステムの最適化と全体的なパフォーマンス向上に対するアプローチの有効性を示す有望な結果が得られた。
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