論文の概要: A Recommendation Model Utilizing Separation Embedding and Self-Attention for Feature Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15026v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 07:49:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:18.013636
• Title: A Recommendation Model Utilizing Separation Embedding and Self-Attention for Feature Mining
• Title（参考訳）: 特徴抽出のための分離埋め込みと自己注意を利用した推薦モデル
• Authors: Wenyi Liu, Rui Wang, Yuanshuai Luo, Jianjun Wei, Zihao Zhao, Junming Huang,
• Abstract要約: レコメンデーションシステムは、ユーザのニーズを満たすコンテンツをユーザに提供します。 従来のクリックスルーレート予測とTOP-Kレコメンデーションメカニズムはレコメンデーションのニーズを満たすことができない。 本稿では,ネットワーク間の分離に基づくレコメンデーションシステムモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.523158123940574
• License:
• Abstract: With the explosive growth of Internet data, users are facing the problem of information overload, which makes it a challenge to efficiently obtain the required resources. Recommendation systems have emerged in this context. By filtering massive amounts of information, they provide users with content that meets their needs, playing a key role in scenarios such as advertising recommendation and product recommendation. However, traditional click-through rate prediction and TOP-K recommendation mechanisms are gradually unable to meet the recommendations needs in modern life scenarios due to high computational complexity, large memory consumption, long feature selection time, and insufficient feature interaction. This paper proposes a recommendations system model based on a separation embedding cross-network. The model uses an embedding neural network layer to transform sparse feature vectors into dense embedding vectors, and can independently perform feature cross operations on different dimensions, thereby improving the accuracy and depth of feature mining. Experimental results show that the model shows stronger adaptability and higher prediction accuracy in processing complex data sets, effectively solving the problems existing in existing models.
• Abstract（参考訳）: インターネットデータの爆発的な増加に伴い、ユーザーは情報過負荷という問題に直面しているため、必要なリソースを効率的に取得することは困難である。 この文脈でレコメンデーションシステムが現れている。 大量の情報をフィルタリングすることによって、ユーザーは自分のニーズを満たすコンテンツを提供し、広告レコメンデーションや製品レコメンデーションといったシナリオにおいて重要な役割を果たす。 しかし、従来のクリックスルーレート予測やTOP-Kレコメンデーションメカニズムは、高い計算複雑性、大きなメモリ消費、長い特徴選択時間、不十分な機能相互作用のために、現代生活シナリオにおけるレコメンデーションのニーズを満たすことができない。 本稿では,ネットワーク間の分離に基づくレコメンデーションシステムモデルを提案する。 このモデルは、埋め込みニューラルネットワーク層を使用して、スパース特徴ベクトルを密度の高い埋め込みベクトルに変換し、異なる次元における特徴クロス操作を独立して実行することにより、特徴マイニングの精度と深さを向上させる。 実験結果から, このモデルでは, 複雑なデータセットの処理において, 適応性が向上し, 予測精度が向上し, 既存のモデルに存在する問題を効果的に解決できることが示唆された。

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