論文の概要: Diffusion Model for Slate Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06883v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 13:29:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 17:26:52.266832
- Title: Diffusion Model for Slate Recommendation
- Title(参考訳): Slate Recommendationのための拡散モデル
- Authors: Federico Tomasi, Francesco Fabbri, Mounia Lalmas, Zhenwen Dai,
- Abstract要約: スレートレコメンデーション(スレートレコメンデーション)は、ストリーミングプラットフォームやeコマースサイトで、複数のアイテムをまとめて提示するテクニックである。
従来の手法では、ユーザが一度に1つのアイテムだけをエンゲージすると仮定することで、この問題を単純化することが多い。
本研究では,高次元データから構造を学習する能力を活かした拡散モデルを用いた生成手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.213751401087158
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Slate recommendation is a technique commonly used on streaming platforms and e-commerce sites to present multiple items together. A significant challenge with slate recommendation is managing the complex combinatorial choice space. Traditional methods often simplify this problem by assuming users engage with only one item at a time. However, this simplification does not reflect the reality, as users often interact with multiple items simultaneously. In this paper, we address the general slate recommendation problem, which accounts for simultaneous engagement with multiple items. We propose a generative approach using Diffusion Models, leveraging their ability to learn structures in high-dimensional data. Our model generates high-quality slates that maximize user satisfaction by overcoming the challenges of the combinatorial choice space. Furthermore, our approach enhances the diversity of recommendations. Extensive offline evaluations on applications such as music playlist generation and e-commerce bundle recommendations show that our model outperforms state-of-the-art baselines in both relevance and diversity.
- Abstract(参考訳): スレートレコメンデーション(スレートレコメンデーション)は、ストリーミングプラットフォームやeコマースサイトで、複数のアイテムをまとめて提示するテクニックである。
スレートレコメンデーションにおける重要な課題は、複雑な組合せ選択空間を管理することである。
従来の手法では、ユーザが一度に1つのアイテムだけをエンゲージすると仮定することで、この問題を単純化することが多い。
しかし、この単純化は、ユーザが複数のアイテムを同時にやりとりすることが多いため、現実を反映していない。
本稿では,複数項目の同時エンゲージメントを考慮した一般的なスレートレコメンデーション問題に対処する。
本研究では,高次元データから構造を学習する能力を活かした拡散モデルを用いた生成手法を提案する。
本モデルは,組合せ選択空間の課題を克服し,ユーザの満足度を最大化する高品質スレートを生成する。
さらに,提案手法はレコメンデーションの多様性を高める。
音楽プレイリスト生成やeコマースバンドルレコメンデーションなどのアプリケーションに対する大規模なオフライン評価は、我々のモデルは、関連性と多様性の両方において最先端のベースラインを上回っていることを示している。
関連論文リスト
- Large Language Models Enhanced Sequential Recommendation for Long-tail User and Item [58.04939553630209]
大規模言語モデル(LLM)の出現は、セマンティックな観点からこれらの課題に対処するための有望な道を示す。
本研究では,Large Language Models Enhancement framework for Sequential Recommendation (LLM-ESR)を紹介する。
提案する拡張フレームワークは,既存手法と比較して優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T07:24:42Z) - Multi-Behavior Sequential Recommendation with Temporal Graph Transformer [66.10169268762014]
マルチビヘイビア・インタラクティブなパターンを意識した動的ユーザ・イテム関係学習に取り組む。
本稿では,動的短期および長期のユーザ・イテム対話パターンを共同でキャプチャする,TGT(Temporal Graph Transformer)レコメンデーションフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T15:42:54Z) - Contrastive Meta Learning with Behavior Multiplicity for Recommendation [42.15990960863924]
優れたインフォームドレコメンデーションフレームワークは、ユーザが関心のあるアイテムを識別するだけでなく、さまざまなオンラインプラットフォームの収益にも貢献できる。
本稿では,コントラストメタラーニング(Contrastive Meta Learning, CML)を提案する。
提案手法は,様々な最先端のレコメンデーション手法より一貫して優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T08:51:24Z) - Latent Structures Mining with Contrastive Modality Fusion for Multimedia
Recommendation [22.701371886522494]
マルチモーダルコンテンツに基づく潜在意味的項目-項目構造は,より優れた項目表現を学習する上で有益である,と我々は主張する。
モータリティを意識した構造学習モジュールを考案し,各モータリティの項目間関係を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T03:37:02Z) - Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for
Multi-Behavior Recommendation [56.12499090935242]
本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。
KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。
KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T09:44:00Z) - Mining Latent Structures for Multimedia Recommendation [46.70109406399858]
本稿では,マルチモーダル再圧縮のためのLATent sTructureマイニング手法を提案する。
各モダリティの項目構造を学び、複数のモダリティを集約して潜在アイテムグラフを得る。
学習した潜在グラフに基づいてグラフ畳み込みを行い、アイテム表現に高次項目親和性を明示的に注入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T03:50:24Z) - Dual Metric Learning for Effective and Efficient Cross-Domain
Recommendations [85.6250759280292]
クロスドメインレコメンダーシステムは、消費者が異なるアプリケーションで有用なアイテムを識別するのを助けるためにますます価値があります。
既存のクロスドメインモデルは、通常、多くのオーバーラップユーザーを必要とするため、いくつかのアプリケーションでは取得が困難である。
本稿では,2つのドメイン間で情報を反復的に伝達する二元学習に基づく新しいクロスドメインレコメンデーションモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T09:18:59Z) - Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation [78.83064567614656]
本稿では,シーケンシャルレコメンデーションのためのtextbfSparse textbfInterest textbfNEtwork(SINE)を提案する。
我々のスパース関心モジュールは、大きなコンセプトプールから各ユーザに対してスパースの概念セットを適応的に推測することができる。
SINEは最先端の手法よりも大幅に改善できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T11:03:48Z) - Learning User Representations with Hypercuboids for Recommender Systems [26.80987554753327]
我々のモデルは、空間内の一点ではなく、超立方体としてユーザーの興味を明示的にモデル化する。
ユーザの興味の多様性を捉える能力を高めるために,2種類のハイパークボイドを提案する。
また、ユーザのアクティビティシーケンス(例えば、購入とレート)をキャプチャすることで、ユーザの超立方体学習を促進するために、ニューラルアーキテクチャも提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-11T12:50:00Z) - Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation [64.30030600415654]
我々はレコメンデータシステムを逐次レコメンデーション問題として定式化する。
我々は,ComiRec と呼ばれる連続的なレコメンデーションのための新しい制御可能な多目的フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、オフラインのAlibaba分散クラウドプラットフォームにうまくデプロイされています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T10:18:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。