Fugu-MT 論文翻訳(概要): Autoregressive Generation Strategies for Top-K Sequential Recommendations

論文の概要: Autoregressive Generation Strategies for Top-K Sequential Recommendations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17730v1
Date: Thu, 26 Sep 2024 11:00:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-28 20:20:41.287176
Title: Autoregressive Generation Strategies for Top-K Sequential Recommendations
Title（参考訳）: トップKシークエンシャルレコメンデーションのための自己回帰生成戦略
Authors: Anna Volodkevich, Danil Gusak, Anton Klenitskiy, Alexey Vasilev,
Abstract要約: 本稿では,Top-Kシーケンシャルレコメンデーションタスクにおける生成トランスフォーマモデルの適用性について検討する。提案手法は,広範に使用されているTop-K予測手法や単一シーケンスの自動回帰生成手法と比較して,より長い時間での性能向上を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The goal of modern sequential recommender systems is often formulated in terms of next-item prediction. In this paper, we explore the applicability of generative transformer-based models for the Top-K sequential recommendation task, where the goal is to predict items a user is likely to interact with in the "near future". We explore commonly used autoregressive generation strategies, including greedy decoding, beam search, and temperature sampling, to evaluate their performance for the Top-K sequential recommendation task. In addition, we propose novel Reciprocal Rank Aggregation (RRA) and Relevance Aggregation (RA) generation strategies based on multi-sequence generation with temperature sampling and subsequent aggregation. Experiments on diverse datasets give valuable insights regarding commonly used strategies' applicability and show that suggested approaches improve performance on longer time horizons compared to widely-used Top-K prediction approach and single-sequence autoregressive generation strategies.
Abstract（参考訳）: 現代のシーケンシャルレコメンデータシステムの目標は、しばしば次のイテム予測の観点で定式化される。本稿では,Top-Kシーケンシャルレコメンデーションタスクにおける生成トランスフォーマーモデルの適用性について検討する。本研究は,Top-Kシーケンシャルレコメンデーションタスクの性能を評価するために,グレディデコーディング,ビームサーチ,温度サンプリングなどの一般的な自己回帰生成戦略について検討する。さらに、温度サンプリングとその後のアグリゲーションを含むマルチシーケンス生成に基づく、新しいRRAとRAの生成戦略を提案する。多様なデータセットの実験は、一般的に使用されている戦略の適用性に関する貴重な洞察を与え、広く使用されているTop-K予測アプローチや単一シーケンスの自動回帰生成戦略と比較して、より長い時間的地平線におけるパフォーマンスを改善するアプローチを提案する。

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