論文の概要: Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00123v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 19:25:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 22:25:51.422679
• Title: Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models
• Title（参考訳）: 動的レコメンデーションモデルのための意味的コードブック学習
• Authors: Zheqi Lv, Shaoxuan He, Tianyu Zhan, Shengyu Zhang, Wenqiao Zhang, Jingyuan Chen, Zhou Zhao, Fei Wu,
• Abstract要約: 動的シーケンシャルレコメンデーション(DSR)は、ユーザの振る舞いに基づいてモデルパラメータを生成し、シーケンシャルレコメンデーションのパーソナライズを改善する。 巨大なパラメータ探索空間と疎結合でノイズの多いユーザ-イテム相互作用の課題に直面するため、生成されたモデルパラメータの適用性が低下する。 Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models (SOLID)フレームワークは、これらの課題に効果的に取り組むことで、DSRの大幅な進歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.98259490159084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic sequential recommendation (DSR) can generate model parameters based on user behavior to improve the personalization of sequential recommendation under various user preferences. However, it faces the challenges of large parameter search space and sparse and noisy user-item interactions, which reduces the applicability of the generated model parameters. The Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models (SOLID) framework presents a significant advancement in DSR by effectively tackling these challenges. By transforming item sequences into semantic sequences and employing a dual parameter model, SOLID compresses the parameter generation search space and leverages homogeneity within the recommendation system. The introduction of the semantic metacode and semantic codebook, which stores disentangled item representations, ensures robust and accurate parameter generation. Extensive experiments demonstrates that SOLID consistently outperforms existing DSR, delivering more accurate, stable, and robust recommendations.
• Abstract（参考訳）: 動的シーケンシャルレコメンデーション(DSR)は、ユーザの振る舞いに基づいてモデルパラメータを生成し、様々なユーザの好みの下でシーケンシャルレコメンデーションのパーソナライズを改善する。 しかし、大きなパラメータ探索空間とスパースでノイズの多いユーザ・イテム相互作用の課題に直面するため、生成されたモデルパラメータの適用性が低下する。 Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models (SOLID)フレームワークは、これらの課題に効果的に取り組むことで、DSRの大幅な進歩を示す。 アイテムシーケンスをセマンティックシーケンスに変換し、デュアルパラメータモデルを使用することで、SOLIDはパラメータ生成検索空間を圧縮し、レコメンデーションシステム内で均質性を活用する。 区切られた項目表現を格納する意味メタコードと意味コードブックの導入により、堅牢で正確なパラメータ生成が保証される。 大規模な実験は、SOLIDが既存のDSRを一貫して上回り、より正確で安定した、堅牢なレコメンデーションを提供することを示した。

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