論文の概要: Personalized Negative Reservoir for Incremental Learning in Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03993v2
- Date: Tue, 11 Feb 2025 21:10:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:46:25.461407
- Title: Personalized Negative Reservoir for Incremental Learning in Recommender Systems
- Title（参考訳）: リコメンダシステムにおけるインクリメンタルラーニングのためのPersonalized Negative Reservoir
- Authors: Antonios Valkanas, Yuening Wang, Yingxue Zhang, Mark Coates,
- Abstract要約: 商用環境では、一度レコメンデーションシステムモデルがトレーニングされ、デプロイされると、新しいクライアントデータが到着すると頻繁に更新する必要があります。
新しいデータのみを微調整することは、破滅的な忘れ方という、よく文書化された問題に陥る。
本稿では,グラフベースのレコメンデーションシステムにおいて,標準的なトリプルト損失に対する負のサンプルを得るために,パーソナライズされた負の貯水池戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.346543608461204
- License:
- Abstract: Recommender systems have become an integral part of online platforms. Every day the volume of training data is expanding and the number of user interactions is constantly increasing. The exploration of larger and more expressive models has become a necessary pursuit to improve user experience. However, this progression carries with it an increased computational burden. In commercial settings, once a recommendation system model has been trained and deployed it typically needs to be updated frequently as new client data arrive. Cumulatively, the mounting volume of data is guaranteed to eventually make full batch retraining of the model from scratch computationally infeasible. Naively fine-tuning solely on the new data runs into the well-documented problem of catastrophic forgetting. Despite the fact that negative sampling is a crucial part of training with implicit feedback, no specialized technique exists that is tailored to the incremental learning framework. In this work, we propose a personalized negative reservoir strategy, which is used to obtain negative samples for the standard triplet loss of graph-based recommendation systems. Our technique balances alleviation of forgetting with plasticity by encouraging the model to remember stable user preferences and selectively forget when user interests change. We derive the mathematical formulation of a negative sampler to populate and update the reservoir. We integrate our design in three SOTA and commonly used incremental recommendation models. We show that these concrete realizations of our negative reservoir framework achieve state-of-the-art results for standard benchmarks using multiple top-k evaluation metrics.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムはオンラインプラットフォームにおいて不可欠な部分となっている。
トレーニングデータの量は毎日増加しており、ユーザインタラクションの数は常に増加しています。
より大きな、より表現力のあるモデルの探索は、ユーザーエクスペリエンスを改善するために必要となる。
しかし、この進歩は計算負荷を増大させる。
商用環境では、一度レコメンデーションシステムモデルがトレーニングされ、デプロイされると、通常、新しいクライアントデータが到着すると頻繁に更新する必要があります。
累積的に、データの搭載量は、最終的にスクラッチからモデルの完全なバッチ再トレーニングを計算不能にすることを保証する。
新しいデータのみを微調整することは、破滅的な忘れ方という、よく文書化された問題に陥る。
負のサンプリングが暗黙のフィードバックを持つトレーニングの重要な部分であるにもかかわらず、漸進的な学習フレームワークに合わせた特別なテクニックは存在しない。
本研究では,グラフベースのレコメンデーションシステムにおいて,標準的な3重項損失に対する負のサンプルを得るために,パーソナライズされた負の貯水池戦略を提案する。
本手法は, ユーザの嗜好を安定的に記憶し, ユーザの興味がいつ変化するかを選択的に忘れることをモデルに促すことにより, 可塑性による忘れの軽減のバランスをとる。
我々は, 正のサンプルの数学的定式化を導出し, 貯水池を個体群化し, 更新する。
私たちは設計を3つのSOTAに統合し、一般的にインクリメンタルレコメンデーションモデルを使用します。
複数のトップk評価指標を用いて,これらの負の貯水池フレームワークの具体的実現により,標準ベンチマークの最先端結果が得られることを示す。
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