論文の概要: CUPID: A Real-Time Session-Based Reciprocal Recommendation System for a One-on-One Social Discovery Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18087v1
- Date: Tue, 08 Oct 2024 05:44:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-27 05:40:33.583546
- Title: CUPID: A Real-Time Session-Based Reciprocal Recommendation System for a One-on-One Social Discovery Platform
- Title（参考訳）: CUPID:1対1のソーシャルディスカバリプラットフォームのためのリアルタイムセッションベースの相互レコメンデーションシステム
- Authors: Beomsu Kim, Sangbum Kim, Minchan Kim, Joonyoung Yi, Sungjoo Ha, Suhyun Lee, Youngsoo Lee, Gihun Yeom, Buru Chang, Gihun Lee,
- Abstract要約: CUPIDは、リアルタイム1対1のソーシャルディスカバリプラットフォーム用に設計されたセッションベースの相互レコメンデーションシステムに対する新しいアプローチである。
CUPIDは、リアルタイムユーザマッチングプロセスから時間集約的なユーザーセッションモデリングを分離し、推論時間を短縮する。
CUPIDは非非同期システムに比べて応答遅延を76%以上削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.2116664055055
- License:
- Abstract: This study introduces CUPID, a novel approach to session-based reciprocal recommendation systems designed for a real-time one-on-one social discovery platform. In such platforms, low latency is critical to enhance user experiences. However, conventional session-based approaches struggle with high latency due to the demands of modeling sequential user behavior for each recommendation process. Additionally, given the reciprocal nature of the platform, where users act as items for each other, training recommendation models on large-scale datasets is computationally prohibitive using conventional methods. To address these challenges, CUPID decouples the time-intensive user session modeling from the real-time user matching process to reduce inference time. Furthermore, CUPID employs a two-phase training strategy that separates the training of embedding and prediction layers, significantly reducing the computational burden by decreasing the number of sequential model inferences by several hundredfold. Extensive experiments on large-scale Azar datasets demonstrate CUPID's effectiveness in a real-world production environment. Notably, CUPID reduces response latency by more than 76% compared to non-asynchronous systems, while significantly improving user engagement.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,リアルタイムな1対1ソーシャル発見プラットフォームのために設計されたセッションベースの相互レコメンデーションシステムに対する新しいアプローチであるCUPIDを紹介する。
このようなプラットフォームでは、低レイテンシがユーザエクスペリエンスの向上に不可欠です。
しかし、従来のセッションベースのアプローチでは、各レコメンデーションプロセスのシーケンシャルなユーザ動作をモデル化する必要性のため、レイテンシが高い。
さらに、ユーザが互いにアイテムとして振る舞うプラットフォームの相互性を考えると、大規模データセット上でのリコメンデーションモデルをトレーニングすることは、従来の方法では計算的に禁じられている。
これらの課題に対処するため、CUPIDはリアルタイムユーザマッチングプロセスから時間集約的なユーザーセッションモデリングを分離し、推論時間を短縮する。
さらに、CUPIDは、埋め込み層と予測層のトレーニングを分離する2段階のトレーニング戦略を採用し、逐次モデル推論数を数百倍に減らし、計算負担を大幅に削減する。
大規模アザールデータセットの大規模な実験は、実環境におけるCUPIDの有効性を実証している。
特にCUPIDは、非非同期システムに比べて応答遅延を76%以上削減し、ユーザのエンゲージメントを大幅に改善している。
関連論文リスト
- Hierarchical Reinforcement Learning for Temporal Abstraction of Listwise Recommendation [51.06031200728449]
我々はmccHRLと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、リストワイドレコメンデーションにおける時間的抽象化のレベルを異なるものにする。
階層的な枠組みの中では、ハイレベルエージェントがユーザ知覚の進化を研究し、低レベルエージェントがアイテム選択ポリシーを作成している。
その結果,本手法による性能改善は,いくつかのよく知られたベースラインと比較して有意な結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T17:01:06Z) - Denoising Pre-Training and Customized Prompt Learning for Efficient Multi-Behavior Sequential Recommendation [69.60321475454843]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T06:48:38Z) - Dynamic Sparse Learning: A Novel Paradigm for Efficient Recommendation [20.851925464903804]
本稿では,リコメンデーションモデルに適した新しい学習パラダイムであるDynamic Sparse Learningを紹介する。
DSLは革新的に、スクラッチから軽量スパースモデルをトレーニングし、各ウェイトの重要性を定期的に評価し、動的に調整する。
実験結果は、DSLの有効性を裏付け、トレーニングと推論のコストを大幅に削減し、同等のレコメンデーションパフォーマンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T10:16:20Z) - Scalable Federated Unlearning via Isolated and Coded Sharding [76.12847512410767]
フェデレートされたアンラーニングは、クライアントレベルのデータエフェクトを削除するための有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,分散シャーディングと符号化コンピューティングに基づく,スケーラブルなフェデレーション・アンラーニング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T08:41:45Z) - Effective and Efficient Training for Sequential Recommendation using
Recency Sampling [91.02268704681124]
本稿では,新しいRecency-based Smpling of Sequencesトレーニング目標を提案する。
提案手法により拡張されたモデルにより,最先端のBERT4Recに近い性能が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-06T13:06:31Z) - SURF: Semi-supervised Reward Learning with Data Augmentation for
Feedback-efficient Preference-based Reinforcement Learning [168.89470249446023]
我々は、大量のラベルなしサンプルとデータ拡張を利用する半教師付き報酬学習フレームワークSURFを提案する。
報奨学習にラベルのないサンプルを活用するために,選好予測器の信頼性に基づいてラベルのないサンプルの擬似ラベルを推定する。
本実験は, ロボット操作作業における嗜好に基づく手法のフィードバック効率を有意に向上させることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T16:50:38Z) - One Backward from Ten Forward, Subsampling for Large-Scale Deep Learning [35.0157090322113]
大規模機械学習システムは、しばしばプロダクション環境からの膨大なデータで継続的に訓練される。
ストリーミングデータの量は、リアルタイムのトレーニングサブシステムにとって重要な課題であり、アドホックサンプリングが標準のプラクティスである。
我々は,これらの前方パスからインスタンス毎の情報量を一定に記録することを提案する。
追加情報は、前方および後方のパスに参加するデータインスタンスの選択を測定可能に改善します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-27T11:29:02Z) - Straggler-Resilient Federated Learning: Leveraging the Interplay Between
Statistical Accuracy and System Heterogeneity [57.275753974812666]
フェデレーション学習は、データをローカルに保持しながら、クライアントのネットワークに分散したデータサンプルから学習する。
本稿では,学習手順を高速化するために,クライアントデータの統計的特徴を取り入れてクライアントを適応的に選択する,ストラグラー・レジリエントなフェデレーション学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T19:21:14Z) - ADER: Adaptively Distilled Exemplar Replay Towards Continual Learning
for Session-based Recommendation [28.22402119581332]
セッションベースのレコメンデーションは最近、プライバシーの懸念が高まり、注目を集めている。
本稿では,従来のトレーニングサンプルを定期的に再生することで,ADER(Adaptively Distilled Exemplar Replay)と呼ばれる手法を提案する。
ADERは他のベースラインを一貫して上回り、更新サイクル毎にすべての履歴データを使用してメソッドを上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T13:19:53Z) - Maximizing Cumulative User Engagement in Sequential Recommendation: An
Online Optimization Perspective [26.18096797120916]
ユーザエンゲージメントの向上とユーザブラウジングの促進という、潜在的に矛盾する2つの目標をトレードオフするためには、しばしば必要となる。
より長いユーザブラウジング期間と高いユーザエンゲージメントを明示的にトレードオフする,フレキシブルで実用的なフレームワークを提案する。
このアプローチは大規模なEコマースプラットフォームにデプロイされ、累積クリックの7%以上の改善が達成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-02T09:02:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。