論文の概要: HeterRec: Heterogeneous Information Transformer for Scalable Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01469v3
• Date: Sat, 19 Apr 2025 02:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 15:07:02.250687
• Title: HeterRec: Heterogeneous Information Transformer for Scalable Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: HeterRec: スケーラブルシーケンスレコメンデーションのための異種情報変換器
• Authors: Hao Deng, Haibo Xing, Kanefumi Matsuyama, Yulei Huang, Jinxin Hu, Hong Wen, Jia Xu, Zulong Chen, Yu Zhang, Xiaoyi Zeng, Jing Zhang,
• Abstract要約: HeterRecは、アイテム側の異種機能を統合するシーケンシャルレコメンデーションモデルである。 HeterRecはHTFLと階層型因果変圧器層(HCT)を組み込んでいる オフラインとオンライン両方のデータセットに対する大規模な実験は、HeterRecモデルが優れたパフォーマンスを実現していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.435064492654494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based sequential recommendation (TSR) models have shown superior performance in recommendation systems, where the quality of item representations plays a crucial role. Classical representation methods integrate item features using concatenation or neural networks to generate homogeneous representation sequences. While straightforward, these methods overlook the heterogeneity of item features, limiting the transformer's ability to capture fine-grained patterns and restricting scalability. Recent studies have attempted to integrate user-side heterogeneous features into item representation sequences, but item-side heterogeneous features, which are vital for performance, remain excluded. To address these challenges, we propose a Heterogeneous Information Transformer model for Sequential Recommendation (HeterRec), which incorporates Heterogeneous Token Flatten Layer (HTFL) and Hierarchical Causal Transformer Layer (HCT). Our HTFL is a novel item tokenization method that converts items into a heterogeneous token set and organizes these tokens into heterogeneous sequences, effectively enhancing performance gains when scaling up the model. Moreover, HCT introduces token-level and item-level causal transformers to extract fine-grained patterns from the heterogeneous sequences. Additionally, we design a Listwise Multi-step Prediction (LMP) Loss function to further improve performance. Extensive experiments on both offline and online datasets show that the HeterRec model achieves superior performance.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースシーケンシャルレコメンデーション(TSR)モデルは、アイテム表現の品質が重要な役割を果たすレコメンデーションシステムにおいて優れたパフォーマンスを示している。 古典的表現法は、連結やニューラルネットワークを用いてアイテムの特徴を統合し、同質な表現配列を生成する。 単純ながら、これらのメソッドはアイテム機能の異質性を見落とし、トランスフォーマーの微細なパターンをキャプチャし、スケーラビリティを制限する能力を制限する。 近年,ユーザ側不均質な特徴を項目表現シーケンスに統合する試みが試みられているが,パフォーマンスに不可欠な項目側不均質な特徴は除外されていない。 これらの課題に対処するため,HTFL(Heterogeneous Token Flatten Layer)とHCT(Hierarchical Causal Transformer Layer)を組み込んだHeterogeneous Information Transformer Model for Sequential Recommendation(HeterRec)を提案する。 我々のHTFLは、アイテムを異種トークンセットに変換し、これらのトークンを異種シーケンスに整理する新しいアイテムトークン化手法であり、モデルをスケールアップする際のパフォーマンス向上を効果的に向上する。 さらに、HCTはトークンレベルおよびアイテムレベルの因果変換器を導入し、異種配列からきめ細かいパターンを抽出する。 さらに,LMP(Listwise Multi-step Prediction)ロス関数を設計し,さらなる性能向上を図る。 オフラインとオンライン両方のデータセットに対する大規模な実験は、HeterRecモデルが優れたパフォーマンスを実現していることを示している。

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