論文の概要: Predictive Models in Sequential Recommendations: Bridging Performance Laws with Data Quality Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00430v4
• Date: Mon, 16 Dec 2024 07:46:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:51:36.208104
• Title: Predictive Models in Sequential Recommendations: Bridging Performance Laws with Data Quality Insights
• Title（参考訳）: シーケンスレコメンデーションにおける予測モデル - データ品質指標によるパフォーマンス法則のブリッジ
• Authors: Tingjia Shen, Hao Wang, Chuhan Wu, Jin Yao Chin, Wei Guo, Yong Liu, Huifeng Guo, Defu Lian, Ruiming Tang, Enhong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,モデル性能とデータ品質の関係を理論的に検討し,モデル化することを目的としたSRモデルの性能法則を紹介する。 データ品質を評価するために、従来のデータ量メトリクスと比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.48511402784763
• License:
• Abstract: Sequential Recommendation (SR) plays a critical role in predicting users' sequential preferences. Despite its growing prominence in various industries, the increasing scale of SR models incurs substantial computational costs and unpredictability, challenging developers to manage resources efficiently. Under this predicament, Scaling Laws have achieved significant success by examining the loss as models scale up. However, there remains a disparity between loss and model performance, which is of greater concern in practical applications. Moreover, as data continues to expand, it incorporates repetitive and inefficient data. In response, we introduce the Performance Law for SR models, which aims to theoretically investigate and model the relationship between model performance and data quality. Specifically, we first fit the HR and NDCG metrics to transformer-based SR models. Subsequently, we propose Approximate Entropy (ApEn) to assess data quality, presenting a more nuanced approach compared to traditional data quantity metrics. Our method enables accurate predictions across various dataset scales and model sizes, demonstrating a strong correlation in large SR models and offering insights into achieving optimal performance for any given model configuration.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルレコメンデーション(SR)は、ユーザのシーケンシャルな嗜好を予測する上で重要な役割を果たす。 様々な産業で人気が高まりつつあるにもかかわらず、SRモデルの規模が大きくなると、かなりの計算コストと予測不可能が生まれ、開発者は効率的に資源を管理することを困難にしている。 この状況下では、スケーリング法則は、モデルをスケールアップする際の損失を調べることで、大きな成功を収めています。 しかし、損失とモデル性能の間には相違点があり、これは実際的な応用において大きな関心事である。 さらに、データが拡張され続けるにつれて、反復的かつ非効率なデータが組み込まれます。 そこで本研究では,モデル性能とデータ品質の関係を理論的に検討し,モデル化することを目的としたSRモデルの性能法則を提案する。 具体的には、まずHRとNDCGのメトリクスを変換器ベースのSRモデルに適合させる。 次に、データ品質を評価するために、従来のデータ量指標と比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。 提案手法は,データセットのスケールやモデルサイズを正確に予測し,大きなSRモデルに強い相関関係を示し,任意のモデル構成に対して最適な性能を実現するための洞察を提供する。

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