論文の概要: EfficientRec an unlimited user-item scale recommendation system based on clustering and users interaction embedding profile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09693v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 02:48:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:56:05.166050
• Title: EfficientRec an unlimited user-item scale recommendation system based on clustering and users interaction embedding profile
• Title（参考訳）: EfficientRec クラスタリングとユーザインタラクション埋め込みプロファイルに基づく無制限のユーザ-イテムスケールレコメンデーションシステム
• Authors: Vu Hong Quan, Le Hoang Ngan, Le Minh Duc, Nguyen Tran Ngoc Linh, and Hoang Quynh-Le
• Abstract要約: 本稿では,ユーザの好みを抽出する上で,コントラスト学習フレームワークを用いたグラフニューラルネットワークの新たな手法を提案する。 我々は、推論プロセスの計算コストを大幅に削減するソフトクラスタリングアーキテクチャを組み込んだ。 実験の結果,学習段階と予測段階の両方において,低い計算コストでユーザの好みを学習できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2912705470788796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommendation systems are highly interested in technology companies nowadays. The businesses are constantly growing users and products, causing the number of users and items to continuously increase over time, to very large numbers. Traditional recommendation algorithms with complexity dependent on the number of users and items make them difficult to adapt to the industrial environment. In this paper, we introduce a new method applying graph neural networks with a contrastive learning framework in extracting user preferences. We incorporate a soft clustering architecture that significantly reduces the computational cost of the inference process. Experiments show that the model is able to learn user preferences with low computational cost in both training and prediction phases. At the same time, the model gives a very good accuracy. We call this architecture EfficientRec with the implication of model compactness and the ability to scale to unlimited users and products.
• Abstract（参考訳）: 近年、レコメンデーションシステムはテクノロジー企業への関心が高まっている。 企業は常にユーザやプロダクトを増加させており、時間とともにユーザやアイテムの数は増え続けています。 ユーザ数や項目数に依存する複雑さを持つ従来の推薦アルゴリズムは,産業環境への適応を困難にしている。 本稿では,グラフニューラルネットワークを,ユーザの好みを抽出するためのコントラスト学習フレームワークを用いて適用する新しい手法を提案する。 私たちは、推論プロセスの計算コストを大幅に削減するソフトクラスタリングアーキテクチャを取り込んでいます。 実験の結果,学習段階と予測段階の両方において,低い計算コストでユーザの好みを学習できることがわかった。 同時に、モデルは非常に優れた精度を提供する。 このアーキテクチャをEfficientRecと呼び、モデルコンパクトさと無制限のユーザや製品にスケールできる能力について述べます。

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