論文の概要: Multi-Level Sequence Denoising with Cross-Signal Contrastive Learning for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13878v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 03:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 01:58:22.251393
• Title: Multi-Level Sequence Denoising with Cross-Signal Contrastive Learning for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: シークエンシャルレコメンデーションのためのクロスシグナルコントラスト学習を用いたマルチレベルシークエンスデノジング
• Authors: Xiaofei Zhu, Liang Li, Weidong Liu, Xin Luo,
• Abstract要約: シーケンシャル・レコメンダ・システム(SRS)は,ユーザの過去のインタラクション・シーケンスに基づいて,次の項目を提案することを目的としている。 本稿では,MSDCCL(Multi-level Sequence Denoising with Cross-signal Contrastive Learning)という新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.355017204983973
• License:
• Abstract: Sequential recommender systems (SRSs) aim to suggest next item for a user based on her historical interaction sequences. Recently, many research efforts have been devoted to attenuate the influence of noisy items in sequences by either assigning them with lower attention weights or discarding them directly. The major limitation of these methods is that the former would still prone to overfit noisy items while the latter may overlook informative items. To the end, in this paper, we propose a novel model named Multi-level Sequence Denoising with Cross-signal Contrastive Learning (MSDCCL) for sequential recommendation. To be specific, we first introduce a target-aware user interest extractor to simultaneously capture users' long and short term interest with the guidance of target items. Then, we develop a multi-level sequence denoising module to alleviate the impact of noisy items by employing both soft and hard signal denoising strategies. Additionally, we extend existing curriculum learning by simulating the learning pattern of human beings. It is worth noting that our proposed model can be seamlessly integrated with a majority of existing recommendation models and significantly boost their effectiveness. Experimental studies on five public datasets are conducted and the results demonstrate that the proposed MSDCCL is superior to the state-of-the-art baselines. The source code is publicly available at https://github.com/lalunex/MSDCCL/tree/main.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャル・レコメンダ・システム(SRS)は,ユーザの過去のインタラクション・シーケンスに基づいて,次の項目を提案することを目的としている。 近年,注目度を低くしたり,直接廃棄したりすることで,ノイズ成分の影響を減らそうとする研究が盛んに行われている。 これらの方法の最大の制限は、前者は未だにノイズの多いアイテムに過度に適合する傾向にあり、後者は情報のあるアイテムを見過ごす可能性があることである。 そこで本稿では,クロスシグナルコントラスト学習(MSDCCL)を用いたマルチレベルシークエンス・デノナイジング(Multi-level Sequence Denoising)という新しいモデルを提案する。 具体的には,まず,利用者の長期的かつ短期的関心を目標項目のガイダンスで同時に把握する,目標認識型ユーザ関心抽出装置を提案する。 そこで我々は,ソフト信号とハード信号の両方を用いて,ノイズ成分の影響を緩和するマルチレベルシークエンス・デノナイジング・モジュールを開発した。 さらに,人間の学習パターンをシミュレートすることで,既存のカリキュラム学習を拡張した。 提案したモデルが既存のリコメンデーションモデルの大部分とシームレスに統合され、その有効性を大幅に向上できることは注目に値する。 5つの公開データセットの実験研究を行い、提案したMSDCCLが最先端のベースラインよりも優れていることを示した。 ソースコードはhttps://github.com/lalunex/MSDCCL/tree/mainで公開されている。

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