論文の概要: Within-basket Recommendation via Neural Pattern Associator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16433v2
- Date: Thu, 14 Mar 2024 21:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 22:23:54.617886
- Title: Within-basket Recommendation via Neural Pattern Associator
- Title（参考訳）: ニューラルパターンアソシエータによるバスケ内勧告
- Authors: Kai Luo, Tianshu Shen, Lan Yao, Ga Wu, Aaron Liblong, Istvan Fehervari, Ruijian An, Jawad Ahmed, Harshit Mishra, Charu Pujari,
- Abstract要約: in-basket Recommation(WBR)は、空でないショッピングバスケットを完了するまでアイテムを推薦するタスクである。
本稿では,ユーザの意図を明示的にモデル化したディープアイテム・アソシエーション・マイニング・モデルであるNeural Pattern Associator (NPA)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.474720465174676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Within-basket recommendation (WBR) refers to the task of recommending items to the end of completing a non-empty shopping basket during a shopping session. While the latest innovations in this space demonstrate remarkable performance improvement on benchmark datasets, they often overlook the complexity of user behaviors in practice, such as 1) co-existence of multiple shopping intentions, 2) multi-granularity of such intentions, and 3) interleaving behavior (switching intentions) in a shopping session. This paper presents Neural Pattern Associator (NPA), a deep item-association-mining model that explicitly models the aforementioned factors. Specifically, inspired by vector quantization, the NPA model learns to encode common user intentions (or item-combination patterns) as quantized representations (a.k.a. codebook), which permits identification of users's shopping intentions via attention-driven lookup during the reasoning phase. This yields coherent and self-interpretable recommendations. We evaluated the proposed NPA model across multiple extensive datasets, encompassing the domains of grocery e-commerce (shopping basket completion) and music (playlist extension), where our quantitative evaluations show that the NPA model significantly outperforms a wide range of existing WBR solutions, reflecting the benefit of explicitly modeling complex user intentions.
- Abstract（参考訳）: バスケ内推薦(バスケ内推薦、英語:Inside-Basket Recommation、WBR)とは、ショッピングセッション中に空でない買い物バスケットを完了するまで商品を推薦するタスクである。
この分野における最新のイノベーションは、ベンチマークデータセットのパフォーマンスが著しく向上したことを示しているが、実際にはユーザ行動の複雑さを見落としていることが多い。
1) 複数のショッピング意図の共存
2)そのような意図の多粒度,及び
3)ショッピングセッションにおける相互行為(スイッチング意図)。
本稿では,上記の因子を明示的にモデル化したディープアイテム・アソシエーション・マイニング・モデルであるNeural Pattern Associator (NPA)を提案する。
具体的には、ベクトル量子化にインスパイアされたNPAモデルは、共通のユーザ意図(またはアイテム結合パターン)を量子化表現(コードブック)として符号化することを学び、推論フェーズ中に注意駆動的なルックアップを通じてユーザのショッピング意図を識別する。
これによりコヒーレントで自己解釈可能なレコメンデーションが得られる。
提案したNPAモデルは,食品電子商取引(買い物バスケット完備)と音楽(プレイリスト拡張)の領域を包含する複数の広範囲なデータセットにまたがって評価した結果,NPAモデルは,複雑なユーザ意図を明示的にモデル化することのメリットを反映して,既存のWBRソリューションよりも大幅に優れていることが示された。
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