論文の概要: Learning Partially Aligned Item Representation for Cross-Domain Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12473v3
• Date: Wed, 21 Aug 2024 06:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 22:25:29.060780
• Title: Learning Partially Aligned Item Representation for Cross-Domain Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: クロスドメインシーケンスレコメンデーションのための部分アライズされた項目表現の学習
• Authors: Mingjia Yin, Hao Wang, Wei Guo, Yong Liu, Zhi Li, Sirui Zhao, Zhen Wang, Defu Lian, Enhong Chen,
• Abstract要約: クロスドメインシーケンシャルレコメンデーションは、ドメイン間でのユーザのシーケンシャルな好みを明らかにすることを目的としている。 ミスアライメントアイテム表現は、サブ最適シーケンシャルモデリングとユーザ表現アライメントにつながる可能性がある。 textbfCross- domain item representation textbfAlignment for textbfCross-textbfDomain textbfSequential textbfRecommendationを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.73379646418435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain sequential recommendation (CDSR) aims to uncover and transfer users' sequential preferences across multiple recommendation domains. While significant endeavors have been made, they primarily concentrated on developing advanced transfer modules and aligning user representations using self-supervised learning techniques. However, the problem of aligning item representations has received limited attention, and misaligned item representations can potentially lead to sub-optimal sequential modeling and user representation alignment. To this end, we propose a model-agnostic framework called \textbf{C}ross-domain item representation \textbf{A}lignment for \textbf{C}ross-\textbf{D}omain \textbf{S}equential \textbf{R}ecommendation (\textbf{CA-CDSR}), which achieves sequence-aware generation and adaptively partial alignment for item representations. Specifically, we first develop a sequence-aware feature augmentation strategy, which captures both collaborative and sequential item correlations, thus facilitating holistic item representation generation. Next, we conduct an empirical study to investigate the partial representation alignment problem from a spectrum perspective. It motivates us to devise an adaptive spectrum filter, achieving partial alignment adaptively. Furthermore, the aligned item representations can be fed into different sequential encoders to obtain user representations. The entire framework is optimized in a multi-task learning paradigm with an annealing strategy. Extensive experiments have demonstrated that CA-CDSR can surpass state-of-the-art baselines by a significant margin and can effectively align items in representation spaces to enhance performance.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインシーケンシャルレコメンデーション(CDSR)は、複数のレコメンデーションドメインにわたるユーザのシーケンシャルレコメンデーションの発見と転送を目的としている。 重要な取り組みは行われているが、彼らは主に高度な転送モジュールの開発と、自己教師付き学習技術によるユーザ表現の整合に集中している。 しかし、アイテム表現の整合性の問題に注意が払われており、不整合性のあるアイテム表現は、サブ最適シーケンシャルなモデリングやユーザ表現の整合性につながる可能性がある。 そこで,本論文では,課題表現のシーケンス認識と適応的部分的アライメントを実現するための,モデル非依存のフレームワークである \textbf{C}ross-\textbf{A}lignment for \textbf{C}ross-\textbf{D}omain \textbf{S}equential \textbf{R}ecommendation (\textbf{CA-CDSR})を提案する。 具体的には、まず、協調的な項目相関とシーケンシャルな項目相関を捕捉し、総合的な項目表現生成を容易にするシーケンス認識機能拡張戦略を開発する。 次に、スペクトルの観点から部分表現アライメント問題を調べるための実証的研究を行う。 適応スペクトルフィルタを考案し、部分アライメントを適応的に達成する。 さらに、アライメントされたアイテム表現を異なるシーケンシャルエンコーダに入力してユーザ表現を得ることもできる。 フレームワーク全体は、アニーリング戦略を備えたマルチタスク学習パラダイムで最適化されている。 大規模な実験により、CA-CDSRは最先端のベースラインをかなり上回り、表現空間内のアイテムを効果的に整列させて性能を向上させることができることが示された。

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