論文の概要: Inductive Generative Recommendation via Retrieval-based Speculation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02939v1
• Date: Thu, 03 Oct 2024 19:32:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:01:55.061680
• Title: Inductive Generative Recommendation via Retrieval-based Speculation
• Title（参考訳）: 検索に基づく推論による帰納的生成レコメンデーション
• Authors: Yijie Ding, Yupeng Hou, Jiacheng Li, Julian McAuley,
• Abstract要約: 生成的レコメンデーション(GR)は、アイテムを個別のトークンにトークン化し、次のトークンを予測として自動回帰的に生成することを学ぶ、新たなパラダイムである。 本稿では,プラグイン・アンド・プレイのフレームワークであるSpecGRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.70518822003545
• License:
• Abstract: Generative recommendation (GR) is an emerging paradigm that tokenizes items into discrete tokens and learns to autoregressively generate the next tokens as predictions. Although effective, GR models operate in a transductive setting, meaning they can only generate items seen during training without applying heuristic re-ranking strategies. In this paper, we propose SpecGR, a plug-and-play framework that enables GR models to recommend new items in an inductive setting. SpecGR uses a drafter model with inductive capability to propose candidate items, which may include both existing items and new items. The GR model then acts as a verifier, accepting or rejecting candidates while retaining its strong ranking capabilities. We further introduce the guided re-drafting technique to make the proposed candidates more aligned with the outputs of generative recommendation models, improving the verification efficiency. We consider two variants for drafting: (1) using an auxiliary drafter model for better flexibility, or (2) leveraging the GR model's own encoder for parameter-efficient self-drafting. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that SpecGR exhibits both strong inductive recommendation ability and the best overall performance among the compared methods. Our code is available at: https://github.com/Jamesding000/SpecGR.
• Abstract（参考訳）: 生成的レコメンデーション(GR)は、アイテムを個別のトークンにトークン化し、次のトークンを予測として自動回帰的に生成することを学ぶ、新たなパラダイムである。 GRモデルは効果的ではあるが、トランスダクティブな環境で動作しており、ヒューリスティックな再ランク戦略を適用することなく、トレーニング中に見られるアイテムしか生成できない。 本稿では,プラグイン・アンド・プレイのフレームワークであるSpecGRを提案する。 SpecGRは、既存のアイテムと新しいアイテムの両方を含む可能性のある候補アイテムを提案するために、インダクティブ機能を備えたドラフトモデルを使用する。 GRモデルは検証者として機能し、強力なランキング能力を維持しながら候補を受け入れ、拒否する。 さらに,提案する候補を生成推薦モデルの出力に適合させ,検証効率を向上させるためのガイド付き再描画手法についても紹介する。 筆者らは,(1) 柔軟性向上のための補助ドラフトモデル,(2) パラメータ効率向上のためのGRモデル独自のエンコーダの2つのバリエーションを検討する。 実世界の3つのデータセットに対する大規模な実験により、SpecGRは強力なインダクティブレコメンデーション能力と、比較したメソッドの全体的なパフォーマンスの両方を示します。 私たちのコードは、https://github.com/Jamesding000/SpecGR.comで利用可能です。

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