論文の概要: EASRec: Elastic Architecture Search for Efficient Long-term Sequential Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00390v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 07:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 16:15:36.555423
• Title: EASRec: Elastic Architecture Search for Efficient Long-term Sequential Recommender Systems
• Title（参考訳）: EASRec: 効率的な長期シーケンスレコメンダシステムのための弾性アーキテクチャ探索
• Authors: Sheng Zhang, Maolin Wang, Yao Zhao, Chenyi Zhuang, Jinjie Gu, Ruocheng Guo, Xiangyu Zhao, Zijian Zhang, Hongzhi Yin
• Abstract要約: 現在のSRS(Sequential Recommender Systems)は、計算とリソースの非効率に悩まされている。 我々は、効率的な長期シーケンスレコメンダシステム(EASRec)のための弾性アーキテクチャー探索を開発する。 EASRecは、入力データバッチから履歴情報を活用するデータ認識ゲートを導入し、レコメンデーションネットワークの性能を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.76483989905961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this age where data is abundant, the ability to distill meaningful insights from the sea of information is essential. Our research addresses the computational and resource inefficiencies that current Sequential Recommender Systems (SRSs) suffer from. especially those employing attention-based models like SASRec, These systems are designed for next-item recommendations in various applications, from e-commerce to social networks. However, such systems suffer from substantial computational costs and resource consumption during the inference stage. To tackle these issues, our research proposes a novel method that combines automatic pruning techniques with advanced model architectures. We also explore the potential of resource-constrained Neural Architecture Search (NAS), a technique prevalent in the realm of recommendation systems, to fine-tune models for reduced FLOPs, latency, and energy usage while retaining or even enhancing accuracy. The main contribution of our work is developing the Elastic Architecture Search for Efficient Long-term Sequential Recommender Systems (EASRec). This approach aims to find optimal compact architectures for attention-based SRSs, ensuring accuracy retention. EASRec introduces data-aware gates that leverage historical information from input data batch to improve the performance of the recommendation network. Additionally, it utilizes a dynamic resource constraint approach, which standardizes the search process and results in more appropriate architectures. The effectiveness of our methodology is validated through exhaustive experiments on three benchmark datasets, which demonstrates EASRec's superiority in SRSs. Our research set a new standard for future exploration into efficient and accurate recommender systems, signifying a substantial advancement within this swiftly advancing field.
• Abstract（参考訳）: データが豊富であるこの時代には、情報海から意味のある洞察を抽出する能力が不可欠である。 本研究は,現在SRS(Sequential Recommender Systems)が抱える計算と資源の非効率性について考察する。 これらのシステムは、eコマースからソーシャルネットワークまで、さまざまなアプリケーションにおける次のイテムレコメンデーションのために設計されています。 しかし、これらのシステムは、推論段階での計算コストと資源消費に悩まされている。 そこで本研究では,自動刈り取り技術と高度なモデルアーキテクチャを組み合わせた新しい手法を提案する。 また,レコメンデーションシステムの分野で広く普及する手法であるnas(resource-constrained neural architecture search)の可能性を探究し,フロップ,レイテンシ,エネルギー使用量を減らすためのモデルを精度を維持しつつ微調整する。 私たちの研究の主な貢献は、効率的な長期シーケンスレコメンダシステム(EASRec)のためのElastic Architecture Searchの開発です。 このアプローチは注意に基づくsrssのための最適なコンパクトアーキテクチャを見つけ、正確性を確保することを目的としている。 EASRecは、入力データバッチから履歴情報を活用するデータ認識ゲートを導入し、レコメンデーションネットワークの性能を改善する。 さらに、動的リソース制約アプローチを利用して、検索プロセスを標準化し、より適切なアーキテクチャを実現する。 SRSにおけるEASRecの優位性を示す3つのベンチマークデータセットの徹底的な実験により,本手法の有効性を検証した。 私たちの研究は、効率的で正確なレコメンダシステムへの将来の調査のための新しい標準を設定しました。

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