論文の概要: Modeling User Fatigue for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11764v2
• Date: Wed, 22 May 2024 07:22:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 00:30:33.519130
• Title: Modeling User Fatigue 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ユーザ疲労のモデル化
• Authors: Nian Li, Xin Ban, Cheng Ling, Chen Gao, Lantao Hu, Peng Jiang, Kun Gai, Yong Li, Qingmin Liao,
• Abstract要約: ユーザーは、短い歴史の中で露出したコンテンツに似すぎているレコメンデーションにうんざりしているかもしれない。 より良いユーザエクスペリエンスを実現することの重要性にもかかわらず、ユーザの疲労は、既存のレコメンデーションによって調査されることはめったにありません。 シーケンシャルレコメンデーション(FRec)のための関心学習におけるユーザ疲労のモデル化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.072357820562665
• License:
• Abstract: Recommender systems filter out information that meets user interests. However, users may be tired of the recommendations that are too similar to the content they have been exposed to in a short historical period, which is the so-called user fatigue. Despite the significance for a better user experience, user fatigue is seldom explored by existing recommenders. In fact, there are three main challenges to be addressed for modeling user fatigue, including what features support it, how it influences user interests, and how its explicit signals are obtained. In this paper, we propose to model user Fatigue in interest learning for sequential Recommendations (FRec). To address the first challenge, based on a multi-interest framework, we connect the target item with historical items and construct an interest-aware similarity matrix as features to support fatigue modeling. Regarding the second challenge, built upon feature cross, we propose a fatigue-enhanced multi-interest fusion to capture long-term interest. In addition, we develop a fatigue-gated recurrent unit for short-term interest learning, with temporal fatigue representations as important inputs for constructing update and reset gates. For the last challenge, we propose a novel sequence augmentation to obtain explicit fatigue signals for contrastive learning. We conduct extensive experiments on real-world datasets, including two public datasets and one large-scale industrial dataset. Experimental results show that FRec can improve AUC and GAUC up to 0.026 and 0.019 compared with state-of-the-art models, respectively. Moreover, large-scale online experiments demonstrate the effectiveness of FRec for fatigue reduction. Our codes are released at https://github.com/tsinghua-fib-lab/SIGIR24-FRec.
• Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは、ユーザの関心を満たす情報をフィルタリングする。 しかし、ユーザーは、短い期間に露出したコンテンツに似すぎているレコメンデーションにうんざりしているかもしれない。 より良いユーザエクスペリエンスを実現することの重要性にもかかわらず、ユーザの疲労は、既存のレコメンデーションによって調査されることはめったにありません。 実際、ユーザ疲労のモデル化には、どのような機能をサポートするか、それがユーザの関心にどのように影響するか、その明示的なシグナルがどのように得られるか、という3つの課題がある。 本稿では,関心学習におけるユーザの疲労をモデル化し,逐次勧告(FRec)を提案する。 本研究は,多目的フレームワークに基づく最初の課題に対処するため,対象項目を過去の項目と結びつけ,疲労モデリングを支援する機能として関心を意識した類似性行列を構築する。 機能横断に基づく第2の課題について,長期的関心を捉えるための疲労強化多目的融合を提案する。 さらに,時間的疲労表現を更新とリセットゲートを構築するための重要な入力として用いた,短期的利害学習のための疲労ゲートリカレントユニットを開発した。 最後の課題として、コントラスト学習のための明示的な疲労信号を得るために、新しいシーケンス拡張を提案する。 2つのパブリックデータセットと1つの大規模産業データセットを含む、現実世界のデータセットに関する広範な実験を行います。 実験の結果, FRec は AUC と GAUC をそれぞれ 0.026 と 0.019 に改善できることがわかった。 さらに,大規模オンライン実験は疲労低減のためのFRecの有効性を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/SIGIR24-FRec.comで公開されています。

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