論文の概要: IFA: Interaction Fidelity Attention for Entire Lifelong Behaviour Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09742v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 06:16:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 22:08:59.703276
• Title: IFA: Interaction Fidelity Attention for Entire Lifelong Behaviour Sequence Modeling
• Title（参考訳）: IFA:生涯行動系列モデリングのためのインタラクション・フィデリティ・アテンション
• Authors: Wenhui Yu, Chao Feng, Yanze Zhang, Lantao Hu, Peng Jiang, Han Li,
• Abstract要約: 生涯にわたるユーザの行動シーケンスは、ユーザの嗜好に関する情報を豊富に提供し、レコメンデーションタスクにおいて印象的な改善を得る。 オンラインサービスにおける厳しいレイテンシ要件を満たすため、ターゲット項目との類似性に基づいて短いサブシーケンスをサンプリングする。 我々は、textbfInteraction textbfFidelity textbfAttention (textbfIFA) と命名されたフルライフロングシーケンスをモデル化するための新しい効率的なパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.951109597584747
• License:
• Abstract: The lifelong user behavior sequence provides abundant information of user preference and gains impressive improvement in the recommendation task, however increases computational consumption significantly. To meet the severe latency requirement in online service, a short sub-sequence is sampled based on similarity to the target item. Unfortunately, items not in the sub-sequence are abandoned, leading to serious information loss. In this paper, we propose a new efficient paradigm to model the full lifelong sequence, which is named as \textbf{I}nteraction \textbf{F}idelity \textbf{A}ttention (\textbf{IFA}). In IFA, we input all target items in the candidate set into the model at once, and leverage linear transformer to reduce the time complexity of the cross attention between the candidate set and the sequence without any interaction information loss. We also additionally model the relationship of all target items for optimal set generation, and design loss function for better consistency of training and inference. We demonstrate the effectiveness and efficiency of our model by off-line and online experiments in the recommender system of Kuaishou.
• Abstract（参考訳）: 生涯にわたるユーザの行動シーケンスは、ユーザの嗜好に関する情報を豊富に提供し、推奨タスクを著しく改善するが、計算消費は著しく増加する。 オンラインサービスにおける厳しいレイテンシ要件を満たすため、ターゲット項目との類似性に基づいて短いサブシーケンスをサンプリングする。 残念ながら、サブシーケンスにないアイテムは放棄され、重大な情報を失う。 本稿では, フルライフロングシーケンスをモデル化するための新しい効率的なパラダイムを提案する。これは \textbf{I}nteraction \textbf{F}idelity \textbf{A}ttention (\textbf{IFA}) と命名される。 In IFA, we input all target items in the candidate set at the model and leverage linear transformer to the time complexity of the cross attention between the candidate set and the sequence without any interaction information loss。 また、最適セット生成のための対象項目と、トレーニングと推論の整合性を改善する設計損失関数の関係をモデル化する。 クアイショーの推薦システムにおいて,オフラインおよびオンライン実験によるモデルの有効性と有効性を示す。

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