論文の概要: SPAR: Personalized Content-Based Recommendation via Long Engagement Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10555v2
• Date: Wed, 22 May 2024 02:44:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:50:03.303041
• Title: SPAR: Personalized Content-Based Recommendation via Long Engagement Attention
• Title（参考訳）: SPAR:Long Engagement Attentionによるパーソナライズされたコンテンツベースのレコメンデーション
• Authors: Chiyu Zhang, Yifei Sun, Jun Chen, Jie Lei, Muhammad Abdul-Mageed, Sinong Wang, Rong Jin, Sem Park, Ning Yao, Bo Long,
• Abstract要約: パーソナライズされたコンテンツのレコメンデーションには、ユーザの長いエンゲージメント履歴を活用することが不可欠だ。 本稿では,コンテンツベースのレコメンデーションフレームワークであるSPARを導入する。 我々のフレームワークは、既存の最先端(SoTA)メソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.04717491985609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging users' long engagement histories is essential for personalized content recommendations. The success of pretrained language models (PLMs) in NLP has led to their use in encoding user histories and candidate items, framing content recommendations as textual semantic matching tasks. However, existing works still struggle with processing very long user historical text and insufficient user-item interaction. In this paper, we introduce a content-based recommendation framework, SPAR, which effectively tackles the challenges of holistic user interest extraction from the long user engagement history. It achieves so by leveraging PLM, poly-attention layers and attention sparsity mechanisms to encode user's history in a session-based manner. The user and item side features are sufficiently fused for engagement prediction while maintaining standalone representations for both sides, which is efficient for practical model deployment. Moreover, we enhance user profiling by exploiting large language model (LLM) to extract global interests from user engagement history. Extensive experiments on two benchmark datasets demonstrate that our framework outperforms existing state-of-the-art (SoTA) methods.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたコンテンツのレコメンデーションには、ユーザの長いエンゲージメント履歴を活用することが不可欠だ。 NLPにおける事前訓練言語モデル(PLM)の成功は、ユーザ履歴や候補項目をエンコードし、コンテンツレコメンデーションをテキストセマンティックマッチングタスクとしてフレーミングするのに役立っている。 しかし、既存の作業は、非常に長いユーザ履歴テキストの処理と、ユーザとイテムの相互作用の不十分さに苦慮している。 本稿では,コンテンツベースのレコメンデーションフレームワークであるSPARを紹介し,長いユーザエンゲージメント履歴から全体的ユーザ関心抽出の課題を効果的に解決する。 PLM、ポリアテンション・レイヤ、アテンション・スパシティ・メカニズムを活用して、セッションベースでユーザーの履歴をエンコードする。 ユーザ側とアイテム側の特徴は、双方のスタンドアロン表現を維持しながら、エンゲージメント予測に十分な融通を保ち、実用的なモデル展開に効率的である。 さらに,ユーザエンゲージメント履歴からグローバルな関心を抽出するために,大規模言語モデル(LLM)を活用してユーザプロファイリングを強化する。 2つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、我々のフレームワークが既存の最先端(SoTA)メソッドより優れていることを示している。

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