論文の概要: Your decision path does matter in pre-training industrial recommenders with multi-source behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17132v1
• Date: Mon, 27 May 2024 12:49:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:22:54.655985
• Title: Your decision path does matter in pre-training industrial recommenders with multi-source behaviors
• Title（参考訳）: マルチソース行動を持つ産業レコメンデーターの事前学習における意思決定経路の重要性
• Authors: Chunjing Gan, Binbin Hu, Bo Huang, Ziqi Liu, Jian Ma, Zhiqiang Zhang, Wenliang Zhong, Jun Zhou,
• Abstract要約: データリッチシナリオから振る舞いを転送することで、高品質な表現を学ぶために、クロスドメインレコメンデーションが導入される。 クロスドメインレコメンデーションのための新しい階層化経路拡張表現学習HIERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.96328035693982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online service platforms offering a wide range of services through miniapps have become crucial for users who visit these platforms with clear intentions to find services they are interested in. Aiming at effective content delivery, cross-domain recommendation are introduced to learn high-quality representations by transferring behaviors from data-rich scenarios. However, these methods overlook the impact of the decision path that users take when conduct behaviors, that is, users ultimately exhibit different behaviors based on various intents. To this end, we propose HIER, a novel Hierarchical decIsion path Enhanced Representation learning for cross-domain recommendation. With the help of graph neural networks for high-order topological information of the knowledge graph between multi-source behaviors, we further adaptively learn decision paths through well-designed exemplar-level and information bottleneck based contrastive learning. Extensive experiments in online and offline environments show the superiority of HIER.
• Abstract（参考訳）: ミニアプリを通じて幅広いサービスを提供するオンラインサービスプラットフォームは、興味のあるサービスを見つけるために、これらのプラットフォームを訪問するユーザにとって重要なものとなっている。 効果的なコンテンツ配信を目指して、データ豊富なシナリオから振る舞いを転送することで高品質な表現を学ぶために、クロスドメインレコメンデーションが導入される。 しかし,これらの手法は,ユーザが行動を行う際の意思決定経路の影響を軽視し,最終的には様々な意図に基づいて異なる行動を示す。 そこで本研究では,ドメイン間推薦のための階層的決定経路拡張表現学習であるHIERを提案する。 マルチソース行動間の知識グラフの高次トポロジ情報に対するグラフニューラルネットワークの助けを借りて、よく設計された模範レベルおよび情報ボトルネックに基づくコントラスト学習を通じて決定経路を適応的に学習する。 オンラインおよびオフライン環境での大規模な実験はHIERの優位性を示している。

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