論文の概要: Positional encoding is not the same as context: A study on positional encoding for Sequential recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10436v1
• Date: Thu, 16 May 2024 20:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 17:33:08.612652
• Title: Positional encoding is not the same as context: A study on positional encoding for Sequential recommendation
• Title（参考訳）: 位置符号化は文脈と同一ではない:逐次的推薦のための位置符号化に関する研究
• Authors: Alejo Lopez-Avila, Jinhua Du, Abbas Shimary, Ze Li,
• Abstract要約: 我々は位置エンコーディングを分析し、時間的フットプリントから推測できない項目間で相対的な情報を提供することを示す。 Amazonデータセットを使用して、さまざまなエンコーディングと、それらがメトリクスや安定性に与える影響を評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5321789560873307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The expansion of streaming media and e-commerce has led to a boom in recommendation systems, including Sequential recommendation systems, which consider the user's previous interactions with items. In recent years, research has focused on architectural improvements such as transformer blocks and feature extraction that can augment model information. Among these features are context and attributes. Of particular importance is the temporal footprint, which is often considered part of the context and seen in previous publications as interchangeable with positional information. Other publications use positional encodings with little attention to them. In this paper, we analyse positional encodings, showing that they provide relative information between items that are not inferable from the temporal footprint. Furthermore, we evaluate different encodings and how they affect metrics and stability using Amazon datasets. We added some new encodings to help with these problems along the way. We found that we can reach new state-of-the-art results by finding the correct positional encoding, but more importantly, certain encodings stabilise the training.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングメディアとeコマースの拡大は、ユーザーが以前アイテムとやりとりしていたことを考慮に入れたシークエンシャルレコメンデーションシステムを含むレコメンデーションシステムのブームに繋がった。 近年,モデル情報の拡張が可能なトランスフォーマーブロックや特徴抽出などのアーキテクチャ改善に焦点が当てられている。 これらの特徴には、コンテキストと属性がある。 特に重要なのは、時間的フットプリントであり、しばしば文脈の一部と見なされ、以前の出版物では位置情報と交換可能であると見なされる。 他の出版物では、位置エンコーディングにはほとんど注意を払わない。 本稿では,時間的フットプリントから推定できない項目間の相対的な情報を提供し,位置エンコーディングの分析を行う。 さらに、Amazonデータセットを使用して、異なるエンコーディングと、それらがメトリクスや安定性に与える影響を評価する。 途中でこれらの問題を解決するために、いくつかの新しいエンコーディングを追加しました。 その結果, 正しい位置エンコーディングを見つけることで, 新たな最先端結果が得られることがわかったが, さらに重要なことは, 特定のエンコーディングがトレーニングを安定化させることである。

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