論文の概要: Prompt Tuning for Item Cold-start Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18082v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 01:38:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:46.183055
• Title: Prompt Tuning for Item Cold-start Recommendation
• Title（参考訳）: アイテムコールドスタート勧告のためのプロンプトチューニング
• Authors: Yuezihan Jiang, Gaode Chen, Wenhan Zhang, Jingchi Wang, Yinjie Jiang, Qi Zhang, Jingjian Lin, Peng Jiang, Kaigui Bian,
• Abstract要約: コールドスタートフェーズの成功は、アイテムが人気のあるものに移行できるかどうかを決定するため、オンラインレコメンデーションシステムにとって、アイテムコールドスタート問題は不可欠である。 自然言語処理(NLP)においてゼロまたは少数ショット問題に対処するために使用される強力なテクニックであるPrompt Learningは、同様の課題に対処するための推奨システムに適応している。 本稿では,この2つの問題を同時に解決するために,高価値な正のフィードバック(ピンナクルフィードバック)をプロンプト情報として活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.073232866618554
• License:
• Abstract: The item cold-start problem is crucial for online recommender systems, as the success of the cold-start phase determines whether items can transition into popular ones. Prompt learning, a powerful technique used in natural language processing (NLP) to address zero- or few-shot problems, has been adapted for recommender systems to tackle similar challenges. However, existing methods typically rely on content-based properties or text descriptions for prompting, which we argue may be suboptimal for cold-start recommendations due to 1) semantic gaps with recommender tasks, 2) model bias caused by warm-up items contribute most of the positive feedback to the model, which is the core of the cold-start problem that hinders the recommender quality on cold-start items. We propose to leverage high-value positive feedback, termed pinnacle feedback as prompt information, to simultaneously resolve the above two problems. We experimentally prove that compared to the content description proposed in existing works, the positive feedback is more suitable to serve as prompt information by bridging the semantic gaps. Besides, we propose item-wise personalized prompt networks to encode pinnaclce feedback to relieve the model bias by the positive feedback dominance problem. Extensive experiments on four real-world datasets demonstrate the superiority of our model over state-of-the-art methods. Moreover, PROMO has been successfully deployed on a popular short-video sharing platform, a billion-user scale commercial short-video application, achieving remarkable performance gains across various commercial metrics within cold-start scenarios
• Abstract（参考訳）: コールドスタートフェーズの成功は、アイテムが人気のあるものに移行できるかどうかを決定するため、オンラインレコメンデーションシステムにとって、アイテムコールドスタート問題は不可欠である。 自然言語処理(NLP)においてゼロまたは少数ショット問題に対処するために使用される強力なテクニックであるPrompt Learningは、同様の課題に対処するための推奨システムに適応している。 しかし、既存の手法は、典型的にはコンテンツベースのプロパティやテキスト記述をプロンプトに頼っている。 1)レコメンデーションタスクとのセマンティックギャップ。 2) 暖房項目によるモデルバイアスは, 冷房項目の推奨品質を阻害する冷房問題の中核である, モデルに対する肯定的なフィードバックの大部分に寄与する。 本稿では,この2つの問題を同時に解決するために,高価値な正のフィードバック(ピンナクルフィードバック)をプロンプト情報として活用することを提案する。 本研究は,既存の研究で提案されている内容記述と比較して,有意なフィードバックが意味的ギャップを埋めることによる迅速な情報提供に適していることを実験的に証明する。 さらに,Pinnaclceフィードバックを符号化し,正のフィードバック優位性問題によってモデルバイアスを緩和する,アイテムワイズパーソナライズされたプロンプトネットワークを提案する。 4つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々のモデルが最先端の手法よりも優れていることを示す。 さらに、PROMOは10億人規模の商用ショートビデオアプリケーションである人気のショートビデオ共有プラットフォームにデプロイされ、コールドスタートシナリオにおけるさまざまな商用メトリクスのパフォーマンス向上に成功している。

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