論文の概要: RaSeRec: Retrieval-Augmented Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18378v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 12:07:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:51:27.123899
• Title: RaSeRec: Retrieval-Augmented Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: RaSeRec: Retrieval-Augmented Sequential Recommendation
• Authors: Xinping Zhao, Baotian Hu, Yan Zhong, Shouzheng Huang, Zihao Zheng, Meng Wang, Haofen Wang, Min zhang,
• Abstract要約: 本稿では,RaSeRecという名称のRetrieval-Augmented Sequential Recommendationフレームワークを提案する。 RaSeRecは動的メモリバンクをメンテナンスし、好みのドリフトを許容し、関連するメモリを取得し、ユーザーモデリングを明示的に強化する。 これは、コラボレーティブベースの事前学習(コラボレーティブベース)、レコメンデーションとレコメンデーションを学習する(ii)検索強化微調整(recovery-augmented fine-tuning)、検索された記憶を活用することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.276639257126664
• License:
• Abstract: Although prevailing supervised and self-supervised learning (SSL)-augmented sequential recommendation (SeRec) models have achieved improved performance with powerful neural network architectures, we argue that they still suffer from two limitations: (1) Preference Drift, where models trained on past data can hardly accommodate evolving user preference; and (2) Implicit Memory, where head patterns dominate parametric learning, making it harder to recall long tails. In this work, we explore retrieval augmentation in SeRec, to address these limitations. To this end, we propose a Retrieval-Augmented Sequential Recommendation framework, named RaSeRec, the main idea of which is to maintain a dynamic memory bank to accommodate preference drifts and retrieve relevant memories to augment user modeling explicitly. It consists of two stages: (i) collaborative-based pre-training, which learns to recommend and retrieve; (ii) retrieval-augmented fine-tuning, which learns to leverage retrieved memories. Extensive experiments on three datasets fully demonstrate the superiority and effectiveness of RaSeRec.
• Abstract（参考訳）: 教師付きおよび自己教師型学習(SSL)に強化されたシーケンシャルレコメンデーション(SeRec)モデルは、強力なニューラルネットワークアーキテクチャによるパフォーマンス向上を達成しているが、これらのモデルには依然として2つの制限がある、と我々は主張する。 本研究では,これらの制限に対処するため,SeRecにおける検索拡張について検討する。 この目的のために,RaSeRecという名称のRetrieval-Augmented Sequential Recommendationフレームワークを提案する。 2つの段階から構成される。 (i) 推薦及び検索の学習を行う協調型事前学習 (II)検索強化微調整により,検索した記憶の活用を学習する。 3つのデータセットに対する大規模な実験は、RaSeRecの優位性と有効性を完全に証明している。

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