論文の概要: Towards a Theoretical Understanding of Two-Stage Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00802v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 21:11:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-10 23:58:22.819104
• Title: Towards a Theoretical Understanding of Two-Stage Recommender Systems
• Title（参考訳）: 2段階レコメンダシステムの理論的理解に向けて
• Authors: Amit Kumar Jaiswal
• Abstract要約: プロダクショングレードのレコメンダシステムは、Netflix、Pinterest、Amazonなど、オンラインメディアサービスで使用されている大規模なコーパスに大きく依存している。 最適なレコメンデータシステムに強い収束をもたらす2段階レコメンデータの挙動について検討する。 本研究では,2段階のレコメンデータが,商品の属性や属性が評価に与える影響をカプセル化できることを数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Production-grade recommender systems rely heavily on a large-scale corpus used by online media services, including Netflix, Pinterest, and Amazon. These systems enrich recommendations by learning users' and items' embeddings projected in a low-dimensional space with two-stage models (two deep neural networks), which facilitate their embedding constructs to predict users' feedback associated with items. Despite its popularity for recommendations, its theoretical behaviors remain comprehensively unexplored. We study the asymptotic behaviors of the two-stage recommender that entail a strong convergence to the optimal recommender system. We establish certain theoretical properties and statistical assurance of the two-stage recommender. In addition to asymptotic behaviors, we demonstrate that the two-stage recommender system attains faster convergence by relying on the intrinsic dimensions of the input features. Finally, we show numerically that the two-stage recommender enables encapsulating the impacts of items' and users' attributes on ratings, resulting in better performance compared to existing methods conducted using synthetic and real-world data experiments.
• Abstract（参考訳）: プロダクショングレードのレコメンダシステムは、netflix、pinterest、amazonなど、オンラインメディアサービスで使用される大規模コーパスに大きく依存している。 これらのシステムは、2段階のモデル(2つのディープニューラルネットワーク)で低次元空間に投影されたユーザとアイテムの埋め込みを学習することにより、レコメンデーションを強化し、アイテムに関連するユーザのフィードバックを予測する。 推薦に人気があるにもかかわらず、理論的な行動は包括的に解明されていない。 最適レコメンダシステムへの強い収束を伴う2段階レコメンダの漸近的挙動について検討する。 2段階の推薦者の理論的特性と統計的保証を確立する。 漸近的な振る舞いに加えて,入力特徴の固有次元に依存することにより,二段階レコメンダシステムがより高速な収束を実現することを実証する。 最後に,2段階のレコメンデータにより,項目やユーザの属性が評価に与える影響をカプセル化できることを数値的に示す。

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