論文の概要: Data Augmentation for Sequential Recommendation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13545v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 14:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 15:26:56.811458
• Title: Data Augmentation for Sequential Recommendation: A Survey
• Title（参考訳）: シークエンシャルレコメンデーションのためのデータ強化:サーベイ
• Authors: Yizhou Dang, Enneng Yang, Yuting Liu, Guibing Guo, Linying Jiang, Jianzhe Zhao, Xingwei Wang,
• Abstract要約: シーケンシャルレコメンデーション(SR)は、現実の状況との整合性から多くの注目を集めている。 SRのためのデータ拡張(DA)手法の総合的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.913317029557588
• License:
• Abstract: As an essential branch of recommender systems, sequential recommendation (SR) has received much attention due to its well-consistency with real-world situations. However, the widespread data sparsity issue limits the SR model's performance. Therefore, researchers have proposed many data augmentation (DA) methods to mitigate this phenomenon and have achieved impressive progress. In this survey, we provide a comprehensive review of DA methods for SR. We start by introducing the research background and motivation. Then, we categorize existing methodologies regarding their augmentation principles, objects, and purposes. Next, we present a comparative discussion of their advantages and disadvantages, followed by the exhibition and analysis of representative experimental results. Finally, we outline directions for future research and summarize this survey. We also maintain a repository with a paper list at \url{https://github.com/KingGugu/DA-CL-4Rec}.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムの本質的な分野として、現実の状況との整合性から、シーケンシャルレコメンデーション(SR)が注目されている。 しかし、データ分散性の問題により、SRモデルの性能は制限される。 そのため、研究者はこの現象を緩和するために多くのデータ拡張(DA)法を提案し、目覚ましい進歩を遂げた。 本稿では,SRのためのDA手法の総合的なレビューを行う。 研究の背景とモチベーションの導入から始めます。 そこで我々は,それらの拡張原則,対象,目的に関する既存の方法論を分類する。 次に、それらの利点と欠点の比較検討を行い、続いて代表的な実験結果の展示と分析を行った。 最後に,今後の研究の方向性を概説し,本調査を要約する。 また、ペーパーリストが \url{https://github.com/KingGugu/DA-CL-4Rec} にあるレポジトリも維持しています。

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