論文の概要: Cognitive Evolutionary Learning to Select Feature Interactions for Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18708v1
- Date: Wed, 29 May 2024 02:35:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 21:04:06.790770
- Title: Cognitive Evolutionary Learning to Select Feature Interactions for Recommender Systems
- Title（参考訳）: リコメンダシステムのための特徴インタラクション選択のための認知的進化学習
- Authors: Runlong Yu, Qixiang Shao, Qi Liu, Huan Liu, Enhong Chen,
- Abstract要約: Cellはさまざまなタスクやデータに対して,さまざまなモデルに適応的に進化可能であることを示す。
4つの実世界のデータセットの実験では、細胞は最先端のベースラインを大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.117526206317116
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Feature interaction selection is a fundamental problem in commercial recommender systems. Most approaches equally enumerate all features and interactions by the same pre-defined operation under expert guidance. Their recommendation is unsatisfactory sometimes due to the following issues: (1)~They cannot ensure the learning abilities of models because their architectures are poorly adaptable to tasks and data; (2)~Useless features and interactions can bring unnecessary noise and complicate the training process. In this paper, we aim to adaptively evolve the model to select appropriate operations, features, and interactions under task guidance. Inspired by the evolution and functioning of natural organisms, we propose a novel \textsl{Cognitive EvoLutionary Learning (CELL)} framework, where cognitive ability refers to a property of organisms that allows them to react and survive in diverse environments. It consists of three stages, i.e., DNA search, genome search, and model functioning. Specifically, if we regard the relationship between models and tasks as the relationship between organisms and natural environments, interactions of feature pairs can be analogous to double-stranded DNA, of which relevant features and interactions can be analogous to genomes. Along this line, we diagnose the fitness of the model on operations, features, and interactions to simulate the survival rates of organisms for natural selection. We show that CELL can adaptively evolve into different models for different tasks and data, which enables practitioners to access off-the-shelf models. Extensive experiments on four real-world datasets demonstrate that CELL significantly outperforms state-of-the-art baselines. Also, we conduct synthetic experiments to ascertain that CELL can consistently discover the pre-defined interaction patterns for feature pairs.
- Abstract（参考訳）: 機能相互作用の選択は、商業レコメンデータシステムにおける基本的な問題である。
ほとんどのアプローチは、専門家の指導の下で、同じ事前定義された操作によって、すべての特徴と相互作用を均等に列挙します。
1) アーキテクチャがタスクやデータに不適応であるため、モデルの学習能力を保証することはできない; (2) 機能やインタラクションが不要なノイズをもたらし、トレーニングプロセスが複雑になる可能性がある。
本稿では,タスクガイダンスに基づく適切な操作,特徴,インタラクションを選択するために,モデルを適応的に進化させることを目的とする。
自然生物の進化と機能に触発されて,認知能力は多様な環境下で反応し,生き残ることができる生物の特性を指す,新しい『textsl{Cognitive EvoLutionary Learning』(CELL)フレームワークを提案する。
これは3つの段階、すなわちDNA探索、ゲノム探索、モデル機能から構成される。
特に、モデルとタスクの関係を生物と自然環境の関係とみなすならば、機能対の相互作用は二重鎖DNAに類似し、関連する特徴と相互作用はゲノムに類似することができる。
この線に沿って、自然選択のための生物の生存率をシミュレートするために、操作、特徴、相互作用に関するモデルの適合度を診断する。
Cellはさまざまなタスクやデータに対して,さまざまなモデルに適応的に進化し,実践者がオフザシェルフモデルにアクセスできることを示す。
4つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、細胞が最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。
また、我々は、セルが特徴対の予め定義された相互作用パターンを一貫して発見できることを確認するために、合成実験を行う。
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