論文の概要: Effective Two-Stage Knowledge Transfer for Multi-Entity Cross-Domain Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19101v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 06:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:56.394225
• Title: Effective Two-Stage Knowledge Transfer for Multi-Entity Cross-Domain Recommendation
• Title（参考訳）: 多要素クロスドメインレコメンデーションのための効果的な2段階知識伝達
• Authors: Jianyu Guan, Zongming Yin, Tianyi Zhang, Leihui Chen, Yin Zhang, Fei Huang, Jufeng Chen, Shuguang Han,
• Abstract要約: 我々は,MKTと呼ばれる,事前学習および微調整に基づく多言語知識伝達フレームワークを提案する。 MKTはマルチエンタリティ事前学習モジュールを使用して、異なるエンティティ間で伝達可能な知識を抽出する。 最後に,抽出した共通知識を対象エンティティモデルトレーニングに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.027055867654866
• License:
• Abstract: In recent years, the recommendation content on e-commerce platforms has become increasingly rich -- a single user feed may contain multiple entities, such as selling products, short videos, and content posts. To deal with the multi-entity recommendation problem, an intuitive solution is to adopt the shared-network-based architecture for joint training. The idea is to transfer the extracted knowledge from one type of entity (source entity) to another (target entity). However, different from the conventional same-entity cross-domain recommendation, multi-entity knowledge transfer encounters several important issues: (1) data distributions of the source entity and target entity are naturally different, making the shared-network-based joint training susceptible to the negative transfer issue, (2) more importantly, the corresponding feature schema of each entity is not exactly aligned (e.g., price is an essential feature for selling product while missing for content posts), making the existing methods no longer appropriate. Recent researchers have also experimented with the pre-training and fine-tuning paradigm. Again, they only consider the scenarios with the same entity type and feature systems, which is inappropriate in our case. To this end, we design a pre-training & fine-tuning based Multi-entity Knowledge Transfer framework called MKT. MKT utilizes a multi-entity pre-training module to extract transferable knowledge across different entities. In particular, a feature alignment module is first applied to scale and align different feature schemas. Afterward, a couple of knowledge extractors are employed to extract the common and entity-specific knowledge. In the end, the extracted common knowledge is adopted for target entity model training. Through extensive offline and online experiments, we demonstrated the superiority of MKT over multiple State-Of-The-Art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、eコマースプラットフォーム上のレコメンデーションコンテンツはますます豊かになってきており、単一のユーザーフィードには、製品の販売、ショートビデオ、コンテンツ投稿など、複数のエンティティが含まれている可能性がある。 マルチエンタリティレコメンデーション問題に対処するために、直感的な解決策は、共同トレーニングに共有ネットワークベースのアーキテクチャを採用することである。 そのアイデアは、抽出された知識をあるタイプのエンティティ(ソースエンティティ)から別のエンティティ(ターゲットエンティティ)に転送することです。 しかし、従来と異なり、(1)ソースエンティティとターゲットエンティティのデータ分布が自然に異なるため、負の転送問題の影響を受けやすい共有ネットワークベースのジョイントトレーニング、(2)より重要なのは、各エンティティの対応する特徴スキーマが正確に整合していない(例えば、価格がコンテンツ投稿に欠けているときに製品を売る上で不可欠な機能である)ため、既存の手法はもはや適切ではない。 最近の研究者は、事前学習と微調整のパラダイムの実験も行っている。 繰り返しになりますが、同じエンティティタイプと機能システムを持つシナリオしか考慮していません。 そこで我々は,MKTと呼ばれる,事前学習および微調整に基づく多言語知識伝達フレームワークを設計する。 MKTはマルチエンタリティ事前学習モジュールを使用して、異なるエンティティ間で伝達可能な知識を抽出する。 特に、機能アライメントモジュールが最初に適用され、異なる機能スキーマをスケールおよびアライメントする。 その後、共通の知識とエンティティ固有の知識を抽出するために、いくつかの知識抽出器が使用される。 最後に,抽出した共通知識を対象エンティティモデルトレーニングに適用する。 大規模なオフラインおよびオンライン実験を通じて、複数のState-Of-The-Art法よりもMKTの方が優れていることを示した。

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