論文の概要: Making Recommender Systems More Knowledgeable: A Framework to Incorporate Side Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00615v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 04:33:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 04:06:07.012932
• Title: Making Recommender Systems More Knowledgeable: A Framework to Incorporate Side Information
• Title（参考訳）: Recommender システムをより理解しやすいものにする - サイド情報を組み込むフレームワーク
• Authors: Yukun Jiang, Leo Guo, Xinyi Chen, Jing Xi Liu,
• Abstract要約: 本稿では,商品別サイド情報をレコメンダシステムに組み込んでパフォーマンスを高めるための汎用フレームワークを提案する。 副次的な情報により、我々の推薦システムは最先端のモデルよりもかなりのマージンで優れていることを示す。 また、リコメンデータシステムで使用される注意機構を標準化し、モデル性能への影響を評価するために、新しいタイプの損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.033504076393256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommender systems typically focus on using only the triplet (user_id, timestamp, item_id) to make predictions of users' next actions. In this paper, we aim to utilize side information to help recommender systems catch patterns and signals otherwise undetectable. Specifically, we propose a general framework for incorporating item-specific side information into the recommender system to enhance its performance without much modification on the original model architecture. Experimental results on several models and datasets prove that with side information, our recommender system outperforms state-of-the-art models by a considerable margin and converges much faster. Additionally, we propose a new type of loss to regularize the attention mechanism used by recommender systems and evaluate its influence on model performance. Furthermore, through analysis, we put forward a few insights on potential further improvements.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデータシステムは、通常、ユーザの次のアクションを予測するために三重項(user_id、timetamp、Item_id)だけを使うことにフォーカスする。 本稿では,検出不能なパターンや信号の発見を支援するために,副次的情報を活用することを目的とする。 具体的には,商品特化側情報をレコメンダシステムに組み込んで,オリジナルのモデルアーキテクチャの変更を伴わずに性能を向上させるための汎用フレームワークを提案する。 いくつかのモデルとデータセットの実験結果から,提案システムでは,サイド情報により,最先端モデルよりもかなりのマージンで性能が向上し,より高速に収束することが証明された。 さらに,リコメンデータシステムで使用されるアテンションメカニズムを規則化し,モデル性能への影響を評価するために,新たなタイプのロスを提案する。 さらに、分析を通じて、さらなる改善の可能性についていくつかの知見を提出した。

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