論文の概要: A Survey on Bundle Recommendation: Methods, Applications, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00341v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 03:43:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 11:30:27.679533
- Title: A Survey on Bundle Recommendation: Methods, Applications, and Challenges
- Title（参考訳）: バンドル・レコメンデーションに関する調査:方法,応用,課題
- Authors: Meng Sun, Lin Li, Ming Li, Xiaohui Tao, Dong Zhang, Peipei Wang, Jimmy Xiangji Huang,
- Abstract要約: この調査は、バンドルレコメンデーションに関する包括的なレビューを提供する。
我々は、様々なアプリケーションドメインからのバンドル戦略、すなわち識別的および生成的バンドルレコメンデーションに基づいて、それを2つのカテゴリに分類する。
本稿では,本研究の課題を論じ,バンドルレコメンデーション分野における将来的な方向性を明らかにするとともに,研究者や実践者にとって有用なリソースとなることを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.550845591685604
- License:
- Abstract: In recent years, bundle recommendation systems have gained significant attention in both academia and industry due to their ability to enhance user experience and increase sales by recommending a set of items as a bundle rather than individual items. This survey provides a comprehensive review on bundle recommendation, beginning by a taxonomy for exploring product bundling. We classify it into two categories based on bundling strategy from various application domains, i.e., discriminative and generative bundle recommendation. Then we formulate the corresponding tasks of the two categories and systematically review their methods: 1) representation learning from bundle and item levels and interaction modeling for discriminative bundle recommendation; 2) representation learning from item level and bundle generation for generative bundle recommendation. Subsequently, we survey the resources of bundle recommendation including datasets and evaluation metrics, and conduct reproducibility experiments on mainstream models. Lastly, we discuss the main challenges and highlight the promising future directions in the field of bundle recommendation, aiming to serve as a useful resource for researchers and practitioners. Our code and datasets are publicly available at https://github.com/WUT-IDEA/bundle-recommendation-survey.
- Abstract（参考訳）: 近年では,個々の項目ではなく,一組の商品をバンドルとして推薦することで,ユーザエクスペリエンスの向上と販売促進を図ったため,学術・産業ともにバンドルレコメンデーションシステムが注目されている。
この調査は、バンドルレコメンデーションに関する包括的なレビューを提供する。
我々は、様々なアプリケーションドメインからのバンドル戦略、すなわち識別的および生成的バンドルレコメンデーションに基づいて、それを2つのカテゴリに分類する。
次に、2つのカテゴリの対応するタスクを定式化し、それらのメソッドを体系的にレビューする。
1) 識別的バンドル推薦のためのバンドルレベル及びアイテムレベルからの表現学習及びインタラクションモデリング
2)生成的バンドルレコメンデーションのためのアイテムレベルからの表現学習とバンドル生成
その後、データセットや評価指標を含むバンドルレコメンデーションのリソースを調査し、主流モデル上で再現性実験を行う。
最後に,主な課題について論じ,バンドルレコメンデーションの分野における将来的な方向性を強調し,研究者や実践者にとって有用なリソースとなることを目指す。
コードとデータセットはhttps://github.com/WUT-IDEA/bundle-recommendation-survey.comで公開されています。
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