論文の概要: Online Item Cold-Start Recommendation with Popularity-Aware Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11225v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 01:30:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:59.011509
• Title: Online Item Cold-Start Recommendation with Popularity-Aware Meta-Learning
• Title（参考訳）: 人気度を考慮したメタラーニングによるオンラインアイテムコールドスタート勧告
• Authors: Yunze Luo, Yuezihan Jiang, Yinjie Jiang, Gaode Chen, Jingchi Wang, Kaigui Bian, Peiyi Li, Qi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,アイテムコールドスタート問題に対処するために,Popularity-Aware Meta-learning (PAM) と呼ばれるモデルに依存しない推薦アルゴリズムを提案する。 PAMは、入力データを予め定義されたアイテム人気閾値によって異なるメタ学習タスクに分割する。 これらのタスク修正設計により、オフラインメソッドと比較して計算とストレージコストが大幅に削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.83192161148111
• License:
• Abstract: With the rise of e-commerce and short videos, online recommender systems that can capture users' interests and update new items in real-time play an increasingly important role. In both online and offline recommendation, the cold-start problem due to interaction sparsity has been affecting the recommendation effect of cold-start items, which is also known as the long-tail problem of item distribution. Many cold-start scheme based on fine-tuning or knowledge transferring shows excellent performance on offline recommendation. Yet, these schemes are infeasible for online recommendation on streaming data pipelines due to different training method, computational overhead and time constraints. Inspired by the above questions, we propose a model-agnostic recommendation algorithm called Popularity-Aware Meta-learning (PAM), to address the item cold-start problem under streaming data settings. PAM divides the incoming data into different meta-learning tasks by predefined item popularity thresholds. The model can distinguish and reweight behavior-related features and content-related features in each task based on their different roles in different popularity levels, thus adapting to recommendations for cold-start samples. These task-fixing design significantly reduces additional computation and storage costs compared to offline methods. Furthermore, PAM also introduced data augmentation and an additional self-supervised loss specifically designed for low-popularity tasks, leveraging insights from high-popularity samples. This approach effectively mitigates the issue of inadequate supervision due to the scarcity of cold-start samples. Experimental results across multiple public datasets demonstrate the superiority of our approach over other baseline methods in addressing cold-start challenges in online streaming data scenarios.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引やショートビデオの普及に伴い、ユーザの興味を捉え、新しいアイテムをリアルタイムで更新するオンラインレコメンデーションシステムは、ますます重要な役割を担っている。 オンラインとオフラインの両方において、相互作用の疎さによるコールドスタート問題は、アイテム分布のロングテール問題としても知られるコールドスタートアイテムの推奨効果に影響を与えている。 微調整や知識伝達に基づくコールドスタートスキームの多くは、オフラインのレコメンデーションにおいて優れたパフォーマンスを示す。 しかし、これらのスキームは、異なるトレーニング方法、計算オーバーヘッド、時間制約のために、ストリーミングデータパイプライン上でのオンラインレコメンデーションには有効ではない。 以上の質問に触発されて、我々は、ストリーミングデータ設定下でのアイテムコールドスタート問題に対処するために、Popularity-Aware Meta-learning (PAM)と呼ばれるモデルに依存しない推薦アルゴリズムを提案する。 PAMは、入力したデータを、予め定義されたアイテムの人気閾値によって異なるメタ学習タスクに分割する。 このモデルは、各タスクにおける行動関連特徴とコンテンツ関連特徴を、異なる人気レベルにおける異なる役割に基づいて区別し、再重み付けすることができるため、コールドスタートサンプルのレコメンデーションに適応することができる。 これらのタスク修正設計により、オフラインメソッドと比較して計算とストレージコストが大幅に削減される。 さらに、PAMはデータ拡張や、低人気タスク用に特別に設計された自己監督的損失を導入し、高人気サンプルからの洞察を活用している。 この手法は, 冷間始動サンプルの不足により, 不適切な監視の問題を効果的に緩和するものである。 複数の公開データセットにまたがる実験結果は,オンラインストリーミングデータシナリオにおけるコールドスタート問題に対処する上で,他のベースライン手法よりもアプローチが優れていることを示す。

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