論文の概要: Dual Conditional Diffusion Models for Sequential Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21967v2
- Date: Tue, 18 Mar 2025 04:42:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:12:44.427471
- Title: Dual Conditional Diffusion Models for Sequential Recommendation
- Title（参考訳）: シーケンスレコメンデーションのための二重条件拡散モデル
- Authors: Hongtao Huang, Chengkai Huang, Tong Yu, Xiaojun Chang, Wen Hu, Julian McAuley, Lina Yao,
- Abstract要約: シーケンスレコメンデーションのための二重条件拡散モデル(DCRec)を提案する。
DCRecは2つの条件を前と逆の拡散プロセスに埋め込むことで暗黙的および明示的な情報を統合する。
これによってモデルは、明示的なユーザ-イテムインタラクションを活用してレコメンデーションプロセスをガイドしながら、価値あるシーケンシャルおよびコンテキスト情報を保持することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.82152785755723
- License:
- Abstract: Recent advancements in diffusion models have shown promising results in sequential recommendation (SR). Existing approaches predominantly rely on implicit conditional diffusion models, which compress user behaviors into a single representation during the forward diffusion process. While effective to some extent, this oversimplification often leads to the loss of sequential and contextual information, which is critical for understanding user behavior. Moreover, explicit information, such as user-item interactions or sequential patterns, remains underutilized, despite its potential to directly guide the recommendation process and improve precision. However, combining implicit and explicit information is non-trivial, as it requires dynamically integrating these complementary signals while avoiding noise and irrelevant patterns within user behaviors. To address these challenges, we propose Dual Conditional Diffusion Models for Sequential Recommendation (DCRec), which effectively integrates implicit and explicit information by embedding dual conditions into both the forward and reverse diffusion processes. This allows the model to retain valuable sequential and contextual information while leveraging explicit user-item interactions to guide the recommendation process. Specifically, we introduce the Dual Conditional Diffusion Transformer (DCDT), which employs a cross-attention mechanism to dynamically integrate explicit signals throughout the diffusion stages, ensuring contextual understanding and minimizing the influence of irrelevant patterns. This design enables precise and contextually relevant recommendations. Extensive experiments on public benchmark datasets demonstrate that DCRec significantly outperforms state-of-the-art methods in both accuracy and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルの最近の進歩は、逐次レコメンデーション(SR)において有望な結果を示している。
既存のアプローチは主に暗黙の条件付き拡散モデルに依存しており、前方拡散プロセス中にユーザーの振る舞いを単一の表現に圧縮する。
ある程度は効果があるが、この過度な単純化は、ユーザー行動を理解する上で重要なシーケンシャルな情報や文脈的な情報の喪失につながることが多い。
さらに、ユーザとイテムのインタラクションやシーケンシャルなパターンといった明示的な情報は、推奨プロセスを直接ガイドし、精度を向上する可能性にもかかわらず、未利用のままである。
しかし、暗黙的な情報と明示的な情報を組み合わせることは、ユーザの振る舞いの中でノイズや無関係なパターンを避けながら、これらの補完的な信号を動的に統合する必要があるため、簡単ではない。
これらの課題に対処するために,2つの条件を前と逆の拡散プロセスに埋め込むことで,暗黙的および明示的な情報を効果的に統合するDual Conditional Diffusion Models for Sequential Recommendation (DCRec)を提案する。
これによってモデルは、明示的なユーザ-イテムインタラクションを活用してレコメンデーションプロセスをガイドしながら、価値あるシーケンシャルおよびコンテキスト情報を保持することができる。
具体的にはDual Conditional Diffusion Transformer (DCDT)を導入し、拡散段階全体を通して明示的な信号を動的に統合し、文脈的理解を確保し、無関係なパターンの影響を最小限に抑える。
この設計により、正確かつ文脈的に関連するレコメンデーションが可能になる。
公開ベンチマークデータセットの大規模な実験により、DCRecは精度と計算効率の両方で最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。
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