論文の概要: STKDRec: Spatial-Temporal Knowledge Distillation for Takeaway Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16502v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 06:21:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:59:30.963742
- Title: STKDRec: Spatial-Temporal Knowledge Distillation for Takeaway Recommendation
- Title（参考訳）: STKDRec:テイクウェイクレコメンデーションのための空間的時間的知識蒸留
- Authors: Shuyuan Zhao, Wei Chen, Boyan Shi, Liyong Zhou, Shuohao Lin, Huaiyu Wan,
- Abstract要約: テイクウェイレコメンデーションシステムは、過去の購入行動に基づいて、ユーザの将来のテイクウェイ購入を推奨するように設計されている。
既存手法は,ユーザ購入シーケンスデータの空間的問題を軽減するため,補助情報の導入や知識グラフの活用に重点を置いている。
本稿では,2段階トレーニングプロセスに基づくテイクアウェイレコメンデーションモデル(STKDRec)のための新しい時空間知識蒸留法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.571622607313358
- License:
- Abstract: The takeaway recommendation system is designed to recommend users' future takeaway purchases based on their historical purchase behaviors, thereby improving user satisfaction and increasing merchant sales. Existing methods focus on incorporating auxiliary information or leveraging knowledge graphs to alleviate the sparsity issue of user purchase sequence data. However, two main challenges limit the performance of these approaches: (1) how to capture dynamic user preferences on complex geospatial information and (2) how to efficiently integrate spatial-temporal knowledge from graphs and sequence data with low calculation costs. In this paper, we propose a novel spatial-temporal knowledge distillation for takeaway recommendation model (STKDRec) based on the two-stage training process. Specifically, during the first pre-training stage, a spatial-temporal knowledge graph (STKG) encoder is pre-trained to extract the high-order spatial-temporal and collaborative associations within the STKG. During the second STKD stage, a spatial-temporal Transformer is employed to comprehensively model dynamic user preferences on various types of fine-grained geospatial information from a sequence perspective. Furthermore, the STKD strategy is introduced to adaptively fuse the rich spatial-temporal knowledge from the pre-trained STKG encoder and the spatial-temporal transformer while reducing the cost of model training. Extensive experiments on three real-world datasets show that our STKDRec significantly outperforms the state-of-the-art baselines. Our code is available at:https://github.com/Zhaoshuyuan0246/STKDRec.
- Abstract（参考訳）: テイクウェイレコメンデーションシステムは、過去の購入行動に基づいて、ユーザの将来のテイクウェイ購入を推奨し、ユーザの満足度を高め、商店販売を増大させるように設計されている。
既存手法は,ユーザ購入シーケンスデータの空間的問題を軽減するため,補助情報の導入や知識グラフの活用に重点を置いている。
しかし,2つの主な課題は,(1)複雑な地理空間情報に対する動的なユーザの嗜好を捉える方法,(2)グラフから空間的時間的知識を効率的に統合する方法,および計算コストを低く抑える方法である。
本稿では,2段階学習プロセスに基づくテイクアウェイレコメンデーションモデル(STKDRec)のための新しい時空間知識蒸留法を提案する。
具体的には、第1の訓練段階において、STKG内の高次空間時間的および協調的な関連を抽出するために、時空間知識グラフ(STKG)エンコーダを事前訓練する。
第2のSTKD段階では,空間時間変換器を用いて,様々な種類の微粒な地理空間情報に基づいて,動的ユーザの嗜好を包括的にモデル化する。
さらに、STKD戦略を導入して、事前訓練されたSTKGエンコーダと空間時間変換器から、リッチな時空間知識を適応的に融合させ、モデルトレーニングのコストを低減させる。
3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々のSTKDRecが最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。
私たちのコードは、https://github.com/Zhaoshuyuan0246/STKDRec.comで公開されています。
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