論文の概要: A Survey on Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12770v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 10:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:56:43.869022
• Title: A Survey on Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: シーケンスレコメンデーションに関する調査
• Authors: Liwei Pan, Weike Pan, Meiyan Wei, Hongzhi Yin, Zhong Ming,
• Abstract要約: 我々は、新しい視点からSR問題を研究する(すなわち、アイテムの特性の構築)。 提案手法は, 純粋IDベースSR, 副次情報付きSR, マルチモーダルSR, 生成SR, LLMを用いたSR, 超長期SR, データ拡張SRなど, 逐次的推奨に使用される最新の手法を要約する。 例えば、オープンドメインのSR、データ中心のSR、有能なコラボレーティブなSR、連続的なSR、善のためのSR、説明可能なSRなどである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.01216224159067
• License:
• Abstract: Different from most conventional recommendation problems, sequential recommendation focuses on learning users' preferences by exploiting the internal order and dependency among the interacted items, which has received significant attention from both researchers and practitioners. In recent years, we have witnessed great progress and achievements in this field, necessitating a new survey. In this survey, we study the SR problem from a new perspective (i.e., the construction of an item's properties), and summarize the most recent techniques used in sequential recommendation such as pure ID-based SR, SR with side information, multi-modal SR, generative SR, LLM-powered SR, ultra-long SR and data-augmented SR. Moreover, we introduce some frontier research topics in sequential recommendation, e.g., open-domain SR, data-centric SR, could-edge collaborative SR, continuous SR, SR for good, and explainable SR. We believe that our survey could be served as a valuable roadmap for readers in this field.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーション問題とは違って,インタラクション項目の内部順序と依存性を利用してユーザの嗜好を学習することに焦点を当て,研究者と実践者双方から大きな注目を集めている。 近年,この分野での大きな進歩と成果を目の当たりにしており,新たな調査が必要である。 本調査では,SR問題を新たな視点(項目のプロパティ構築など)から検討し,純粋IDベースSR,副次情報付きSR,マルチモーダルSR,生成SR,LLMを用いたSR,超長期SR,データ拡張SRなどの逐次推奨手法をまとめた。 さらに、いくつかのフロンティア研究トピックについて、例えば、オープンドメインSR、データ中心SR、ウィザード協調SR、連続SR、善のためのSR、説明可能なSRなどを紹介した。 この分野では,私たちの調査は,読者にとって貴重なロードマップになると思います。

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