論文の概要: Denoising Pre-Training and Customized Prompt Learning for Efficient Multi-Behavior Sequential Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11372v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 06:48:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 18:09:27.480195
- Title: Denoising Pre-Training and Customized Prompt Learning for Efficient Multi-Behavior Sequential Recommendation
- Title（参考訳）: 効率的なマルチビヘイビアシークエンシャルレコメンデーションのための事前学習とカスタマイズ型プロンプト学習
- Authors: Hao Wang, Yongqiang Han, Kefan Wang, Kai Cheng, Zhen Wang, Wei Guo, Yong Liu, Defu Lian, Enhong Chen,
- Abstract要約: マルチビヘイビアシークエンシャルレコメンデーションに適した,最初の事前学習および迅速な学習パラダイムであるDPCPLを提案する。
事前学習段階において,複数の時間スケールでノイズを除去する新しい行動マイナ (EBM) を提案する。
次に,提案するCustomized Prompt Learning (CPL)モジュールを用いて,事前学習したモデルを高効率にチューニングすることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.60321475454843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of recommendation systems, users exhibit a diverse array of behaviors when interacting with items. This phenomenon has spurred research into learning the implicit semantic relationships between these behaviors to enhance recommendation performance. However, these methods often entail high computational complexity. To address concerns regarding efficiency, pre-training presents a viable solution. Its objective is to extract knowledge from extensive pre-training data and fine-tune the model for downstream tasks. Nevertheless, previous pre-training methods have primarily focused on single-behavior data, while multi-behavior data contains significant noise. Additionally, the fully fine-tuning strategy adopted by these methods still imposes a considerable computational burden. In response to this challenge, we propose DPCPL, the first pre-training and prompt-tuning paradigm tailored for Multi-Behavior Sequential Recommendation. Specifically, in the pre-training stage, we commence by proposing a novel Efficient Behavior Miner (EBM) to filter out the noise at multiple time scales, thereby facilitating the comprehension of the contextual semantics of multi-behavior sequences. Subsequently, we propose to tune the pre-trained model in a highly efficient manner with the proposed Customized Prompt Learning (CPL) module, which generates personalized, progressive, and diverse prompts to fully exploit the potential of the pre-trained model effectively. Extensive experiments on three real-world datasets have unequivocally demonstrated that DPCPL not only exhibits high efficiency and effectiveness, requiring minimal parameter adjustments but also surpasses the state-of-the-art performance across a diverse range of downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムの領域では、ユーザーはアイテムと対話する際に様々な行動を示す。
この現象は、レコメンデーションパフォーマンスを高めるためにこれらの行動間の暗黙的な意味関係を学習する研究を刺激した。
しかし、これらの手法は高い計算複雑性を必要とすることが多い。
効率性に関する懸念に対処するために、事前学習は実行可能な解決策を提供する。
その目的は、広範囲な事前学習データから知識を抽出し、下流タスクのモデルを微調整することである。
それにもかかわらず、従来の事前学習手法は主に単一行動データに焦点を合わせており、マルチ行動データには大きなノイズが含まれている。
さらに、これらの手法で採用される完全な微調整戦略は、依然としてかなりの計算負担を課している。
この課題に対して、我々は、マルチビヘイビアシークエンシャルレコメンデーションに適した、最初の事前学習および即時学習パラダイムであるDPCPLを提案する。
具体的には、事前学習の段階では、複数の時間スケールでノイズをフィルタリングするために、新しい効率的な行動マイナー(EBM)を提案し、それによって複数の行動列の文脈意味論の理解を容易にする。
次に,事前学習モデルの有効性を効果的に活用するためのパーソナライズ,プログレッシブ,多様なプロンプトを生成するCustomized Prompt Learning (CPL)モジュールを提案する。
3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、DPCPLが高い効率と有効性を示すだけでなく、パラメータ調整が最小限であるだけでなく、さまざまな下流タスクにおける最先端のパフォーマンスを超越することを示した。
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