論文の概要: GLINT-RU: Gated Lightweight Intelligent Recurrent Units for Sequential Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10244v3
• Date: Sat, 12 Apr 2025 17:18:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 19:48:45.370205
• Title: GLINT-RU: Gated Lightweight Intelligent Recurrent Units for Sequential Recommender Systems
• Title（参考訳）: GLINT-RU:逐次リコメンダシステムのための軽量インテリジェントリカレントユニット
• Authors: Sheng Zhang, Maolin Wang, Wanyu Wang, Jingtong Gao, Xiangyu Zhao, Yu Yang, Xuetao Wei, Zitao Liu, Tong Xu,
• Abstract要約: 本稿では,軽量かつ効率的なトランスフォーマーベースシーケンシャルレコメンデータシステムであるGLINT-RUを紹介する。 厳密な選択ゲートを組み込むことで、GLINT-RUは時間依存と微粒な位置情報を適応的にキャプチャし、高品質な潜伏表現を生成する。 3つのデータセットに対する大規模な実験により、GLINT-RUはより優れた予測精度と推論速度を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.859977720871356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based models have gained significant traction in sequential recommender systems (SRSs) for their ability to capture user-item interactions effectively. However, these models often suffer from high computational costs and slow inference. Meanwhile, existing efficient SRS approaches struggle to embed high-quality semantic and positional information into latent representations. To tackle these challenges, this paper introduces GLINT-RU, a lightweight and efficient SRS leveraging a single-layer dense selective Gated Recurrent Units (GRU) module to accelerate inference. By incorporating a dense selective gate, GLINT-RU adaptively captures temporal dependencies and fine-grained positional information, generating high-quality latent representations. Additionally, a parallel mixing block infuses fine-grained positional features into user-item interactions, enhancing both recommendation quality and efficiency. Extensive experiments on three datasets demonstrate that GLINT-RU achieves superior prediction accuracy and inference speed, outperforming baselines based on RNNs, Transformers, MLPs, and SSMs. These results establish GLINT-RU as a powerful and efficient solution for SRSs.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは、ユーザとイテムの相互作用を効果的に捉える能力のために、シーケンシャルレコメンデータシステム(SRS)において大きな注目を集めている。 しかし、これらのモデルは高い計算コストと遅い推論に悩まされることが多い。 一方、既存の効率的なSRSアプローチは、高品質な意味情報と位置情報を潜在表現に埋め込むのに苦労している。 これらの課題に対処するために,単一層選択型GRUモジュールを用いた軽量かつ効率的なSRSであるGLINT-RUを導入し,推論を高速化する。 厳密な選択ゲートを組み込むことで、GLINT-RUは時間依存と微粒な位置情報を適応的にキャプチャし、高品質な潜伏表現を生成する。 さらに、並列ミキシングブロックは、ユーザとイテムのインタラクションにきめ細かい位置特徴を注入し、推奨品質と効率の両方を高める。 3つのデータセットに対する大規模な実験により、GLINT-RUは、RNN、Transformer、MLP、SSMに基づくベースラインよりも優れた予測精度と推論速度を達成することが示された。 これらの結果は、GLINT-RUをSRSの強力で効率的な解として確立する。

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