論文の概要: Long-Term Interest Clock: Fine-Grained Time Perception in Streaming Recommendation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15817v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 06:52:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:57:42.941406
- Title: Long-Term Interest Clock: Fine-Grained Time Perception in Streaming Recommendation System
- Title（参考訳）: 長期的関心クロック:ストリーミングレコメンデーションシステムにおける微粒化時間知覚
- Authors: Yongchun Zhu, Guanyu Jiang, Jingwu Chen, Feng Zhang, Xiao Yang, Zuotao Liu,
- Abstract要約: 長期的関心クロック(LIC)は、ユーザの動的微細な興味を長期的行動から捉える。
licはDouyin Music Appのレコメンデーションシステムに統合されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.48124100628083
- License:
- Abstract: User interests manifest a dynamic pattern within the course of a day, e.g., a user usually favors soft music at 8 a.m. but may turn to ambient music at 10 p.m. To model dynamic interests in a day, hour embedding is widely used in traditional daily-trained industrial recommendation systems. However, its discreteness can cause periodical online patterns and instability in recent streaming recommendation systems. Recently, Interest Clock has achieved remarkable performance in streaming recommendation systems. Nevertheless, it models users' dynamic interests in a coarse-grained manner, merely encoding users' discrete interests of 24 hours from short-term behaviors. In this paper, we propose a fine-grained method for perceiving time information for streaming recommendation systems, named Long-term Interest Clock (LIC). The key idea of LIC is adaptively calculating current user interests by taking into consideration the relevance of long-term behaviors around current time (e.g., 8 a.m.) given a candidate item. LIC consists of two modules: (1) Clock-GSU retrieves a sub-sequence by searching through long-term behaviors, using query information from a candidate item and current time, (2) Clock-ESU employs a time-gap-aware attention mechanism to aggregate sub-sequence with the candidate item. With Clock-GSU and Clock-ESU, LIC is capable of capturing users' dynamic fine-grained interests from long-term behaviors. We conduct online A/B tests, obtaining +0.122% improvements on user active days. Besides, the extended offline experiments show improvements as well. Long-term Interest Clock has been integrated into Douyin Music App's recommendation system.
- Abstract（参考訳）: 例えば、ユーザーは午前8時にソフトミュージックを好むが、午後10時にアンビエント音楽に切り替えることがある。
ダイナミックな関心を1日でモデル化するために、時間埋め込みは日常的に訓練された産業レコメンデーションシステムで広く使われている。
しかし、その離散性は、最近のストリーミングレコメンデーションシステムにおいて、定期的なオンラインパターンと不安定を引き起こす可能性がある。
近年、ストリーミングレコメンデーションシステムにおいて、Interest Clockは目覚ましいパフォーマンスを達成している。
にもかかわらず、これはユーザーの動的興味を粗い粒度の方法でモデル化し、短期行動から24時間の個別の関心を符号化するだけである。
本稿では,Long-term Interest Clock (lic) という,ストリーミングレコメンデーションシステムにおける時間情報を認識するための微細な手法を提案する。
licの鍵となる考え方は、候補項目が与えられた現在時間(例えば、午前8時)の長期的な行動の関連性を考慮して、現在のユーザの関心度を適応的に算出することである。
1) Clock-GSUは,候補項目からの問い合わせ情報と現在時刻を用いて,長期的動作を探索してサブシーケンスを検索し,(2) Clock-ESUは,そのサブシーケンスを候補項目と集約するために,タイムギャップ対応のアテンション機構を用いる。
Clock-GSUとClock-ESUでは、長期的行動からユーザの動的微細な関心を捉えることができる。
オンラインA/Bテストを実施し、ユーザアクティブな日々で+0.122%改善しました。
さらに、オフライン実験の拡張も改善されている。
長期的関心時計はDouyin Music Appのレコメンデーションシステムに統合されている。
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