論文の概要: Personalized Behavior-Aware Transformer for Multi-Behavior Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14473v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 12:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:23:54.197016
• Title: Personalized Behavior-Aware Transformer for Multi-Behavior Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: 個人化行動認識トランスフォーマーによる複数行動適応型逐次推薦
• Authors: Jiajie Su, Chaochao Chen, Zibin Lin, Xi Li, Weiming Liu, and Xiaolin Zheng
• Abstract要約: マルチビヘイビアシーケンスレコメンデーション(MBSR)問題に対するパーソナライズされた行動認識変換フレームワーク(PBAT)を提案する。 PBATは表現層にパーソナライズされた振舞いパターン生成器を開発し,逐次学習のための動的・識別的な振舞いパターンを抽出する。 3つのベンチマークデータセットで実験を行い、その結果、フレームワークの有効性と解釈性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.400756652696895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential Recommendation (SR) captures users' dynamic preferences by modeling how users transit among items. However, SR models that utilize only single type of behavior interaction data encounter performance degradation when the sequences are short. To tackle this problem, we focus on Multi-Behavior Sequential Recommendation (MBSR) in this paper, which aims to leverage time-evolving heterogeneous behavioral dependencies for better exploring users' potential intents on the target behavior. Solving MBSR is challenging. On the one hand, users exhibit diverse multi-behavior patterns due to personal characteristics. On the other hand, there exists comprehensive co-influence between behavior correlations and item collaborations, the intensity of which is deeply affected by temporal factors. To tackle these challenges, we propose a Personalized Behavior-Aware Transformer framework (PBAT) for MBSR problem, which models personalized patterns and multifaceted sequential collaborations in a novel way to boost recommendation performance. First, PBAT develops a personalized behavior pattern generator in the representation layer, which extracts dynamic and discriminative behavior patterns for sequential learning. Second, PBAT reforms the self-attention layer with a behavior-aware collaboration extractor, which introduces a fused behavior-aware attention mechanism for incorporating both behavioral and temporal impacts into collaborative transitions. We conduct experiments on three benchmark datasets and the results demonstrate the effectiveness and interpretability of our framework. Our implementation code is released at https://github.com/TiliaceaeSU/PBAT.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルレコメンデーション(sr)は、アイテム間のユーザのトランジットのモデル化によって、ユーザの動的好みをキャプチャする。 しかし、単一の行動相互作用データのみを利用するSRモデルは、シーケンスが短い場合に性能劣化に遭遇する。 この問題に対処するため,本論文では,時間発展する異種行動依存を活かし,ユーザの標的行動に対する潜在的意図をよりよく探求することを目的とした,マルチビヘイビアシークエンシャルレコメンデーション(MBSR)に焦点を当てる。 MBSRの解決は難しい。 一方、利用者は個人的特徴から多様な多行動パターンを呈示する。 一方,行動相関と項目協調との間には包括的相互影響があり,その強度は時間的要因の影響を強く受けている。 これらの課題に対処するため,MBSR問題に対するパーソナライズされた行動認識変換フレームワーク(PBAT)を提案する。 まず、PBATは表現層にパーソナライズされた行動パターン生成器を開発し、逐次学習のための動的かつ識別的な行動パターンを抽出する。 第2に、PBATは行動認識協調抽出器を用いて自己注意層を再構成し、行動と時間の両方の影響を協調的な遷移に組み込む、融合した行動認識注意機構を導入する。 3つのベンチマークデータセットで実験を行い、その結果、フレームワークの有効性と解釈性を示した。 実装コードはhttps://github.com/TiliaceaeSU/PBAT.comで公開されている。

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