Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Diffusion Models for Sequential Recommendations

論文の概要: Generative Diffusion Models for Sequential Recommendations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19429v1
Date: Fri, 25 Oct 2024 09:39:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:36:08.844558
Title: Generative Diffusion Models for Sequential Recommendations
Title（参考訳）: 逐次レコメンデーションのための生成拡散モデル
Authors: Sharare Zolghadr, Ole Winther, Paul Jeha,
Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Networks)のような生成モデルは、逐次レコメンデーションタスクにおいて有望であることを示している。本研究では、ロバスト性を改善するためにDiffuRecアーキテクチャの拡張を導入し、関連するユーザとイテムのインタラクションをよりよく捉えるために、Approximatorにクロスアテンション機構を組み込んだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.948486055890262
License:
Abstract: Generative models such as Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs) have shown promise in sequential recommendation tasks. However, they face challenges, including posterior collapse and limited representation capacity. The work by Li et al. (2023) introduces a novel approach that leverages diffusion models to address these challenges by representing item embeddings as distributions rather than fixed vectors. This approach allows for a more adaptive reflection of users' diverse interests and various item aspects. During the diffusion phase, the model converts the target item embedding into a Gaussian distribution by adding noise, facilitating the representation of sequential item distributions and the injection of uncertainty. An Approximator then processes this noisy item representation to reconstruct the target item. In the reverse phase, the model utilizes users' past interactions to reverse the noise and finalize the item prediction through a rounding operation. This research introduces enhancements to the DiffuRec architecture, particularly by adding offset noise in the diffusion process to improve robustness and incorporating a cross-attention mechanism in the Approximator to better capture relevant user-item interactions. These contributions led to the development of a new model, DiffuRecSys, which improves performance. Extensive experiments conducted on three public benchmark datasets demonstrate that these modifications enhance item representation, effectively capture diverse user preferences, and outperform existing baselines in sequential recommendation research.
Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Networks)のような生成モデルは、逐次レコメンデーションタスクにおいて有望であることを示している。しかし、それらは後部崩壊や限られた表現能力を含む課題に直面している。 Li et al (2023) による研究は、拡散モデルを利用してこれらの問題に対処する新しいアプローチを導入し、アイテム埋め込みを固定ベクトルではなく分布として表現する。このアプローチは、ユーザのさまざまな関心やさまざまな項目の側面をより適応的に反映することを可能にする。拡散相の間、モデルはノイズを加えてターゲットアイテムをガウス分布に変換し、逐次アイテム分布の表現や不確実性の注入を容易にする。 Approximatorは、このノイズの多いアイテム表現を処理して、ターゲットアイテムを再構築する。逆フェーズでは、ユーザの過去のインタラクションを利用してノイズを逆転し、ラウンド操作を通じてアイテム予測を確定する。本研究はDiffuRecアーキテクチャの強化,特に拡散過程にオフセットノイズを加えてロバスト性を改善し,関連するユーザ・イテムインタラクションをよりよく捉えるために,近似器にクロスアテンション機構を組み込むことによって実現した。これらの貢献により、新しいモデルであるDiffuRecSysが開発され、パフォーマンスが向上した。 3つの公開ベンチマークデータセットで実施された大規模な実験は、これらの修正によってアイテム表現が向上し、多様なユーザの好みを効果的に捉え、シーケンシャルなレコメンデーション研究において既存のベースラインを上回っていることを示している。

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