論文の概要: Killing Two Birds with One Stone: Unifying Retrieval and Ranking with a Single Generative Recommendation Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16454v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 06:43:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.027978
- Title: Killing Two Birds with One Stone: Unifying Retrieval and Ranking with a Single Generative Recommendation Model
- Title（参考訳）: 1つの石で2羽の鳥を殺す:単一の生成的推薦モデルで検索とランク付けを統一する
- Authors: Luankang Zhang, Kenan Song, Yi Quan Lee, Wei Guo, Hao Wang, Yawen Li, Huifeng Guo, Yong Liu, Defu Lian, Enhong Chen,
- Abstract要約: Unified Generative Recommendation Framework (UniGRF)は、検索とランキングを単一の生成モデルに統合する新しいアプローチである。
ステージ間コラボレーションを強化するため、UniGRFはランキング駆動エンハンサーモジュールを導入した。
UniGRFは、ベンチマークデータセット上で既存のモデルよりも大幅に優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.45491434257106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recommendation systems, the traditional multi-stage paradigm, which includes retrieval and ranking, often suffers from information loss between stages and diminishes performance. Recent advances in generative models, inspired by natural language processing, suggest the potential for unifying these stages to mitigate such loss. This paper presents the Unified Generative Recommendation Framework (UniGRF), a novel approach that integrates retrieval and ranking into a single generative model. By treating both stages as sequence generation tasks, UniGRF enables sufficient information sharing without additional computational costs, while remaining model-agnostic. To enhance inter-stage collaboration, UniGRF introduces a ranking-driven enhancer module that leverages the precision of the ranking stage to refine retrieval processes, creating an enhancement loop. Besides, a gradient-guided adaptive weighter is incorporated to dynamically balance the optimization of retrieval and ranking, ensuring synchronized performance improvements. Extensive experiments demonstrate that UniGRF significantly outperforms existing models on benchmark datasets, confirming its effectiveness in facilitating information transfer. Ablation studies and further experiments reveal that UniGRF not only promotes efficient collaboration between stages but also achieves synchronized optimization. UniGRF provides an effective, scalable, and compatible framework for generative recommendation systems.
- Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムでは、検索とランキングを含む伝統的な多段階パラダイムは、しばしばステージ間の情報損失に悩まされ、性能が低下する。
自然言語処理にインスパイアされた生成モデルの最近の進歩は、そのような損失を軽減するためにこれらの段階を統合する可能性を示唆している。
本稿では、検索とランキングを単一の生成モデルに統合する新しいアプローチであるUnified Generative Recommendation Framework(UniGRF)を提案する。
両方のステージをシーケンス生成タスクとして扱うことで、UniGRFは、追加の計算コストなしで十分な情報共有を可能にし、モデルに依存しないままである。
ステージ間コラボレーションを強化するため、UniGRFはランキングステージの精度を活用して検索プロセスを洗練し、エンハンスメントループを作成するランキング駆動エンハンサーモジュールを導入した。
さらに、勾配誘導適応重み付け器を組み込んで、検索とランキングの最適化を動的にバランスさせ、同期性能の向上を確実にする。
大規模な実験により、UniGRFはベンチマークデータセット上で既存のモデルよりも大幅に優れており、情報伝達を容易にする効果が確認されている。
アブレーション研究とさらなる実験により、UniGRFはステージ間の効率的な協調を促進するだけでなく、同期最適化も達成していることが明らかになった。
UniGRFは、ジェネレーティブレコメンデーションシステムのための効果的でスケーラブルで互換性のあるフレームワークを提供する。
関連論文リスト
- Lightweight and Direct Document Relevance Optimization for Generative Information Retrieval [49.669503570350166]
生成情報検索(GenIR)は、文書識別子(ドシデント)生成タスクとして文書検索を定式化する有望なニューラル検索パラダイムである。
既存のGenIRモデルはトークンレベルのミスアライメントに悩まされており、次のトークンを予測するためにトレーニングされたモデルは、ドキュメントレベルの関連性を効果的にキャプチャできないことが多い。
本稿では,トークンレベルのドシデント生成と文書レベルのドシデンス推定をペアのランク付けによる直接最適化により整合するダイレクトドキュメントレバレンス最適化(DDRO)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-07T15:27:37Z) - Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative Retrieval [50.82554729023865]
モデルサイズ,トレーニングデータスケール,推論時間計算が生成的検索性能にどのように影響するかを検討する。
実験の結果,n-gram-based method はトレーニング法と推論法の両方と強く一致していることがわかった。
LLaMAモデルはT5モデルより一貫して優れており、生成検索におけるデコーダのみの大きなモデルに対して特に有利であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T17:59:03Z) - Aiding Global Convergence in Federated Learning via Local Perturbation and Mutual Similarity Information [6.767885381740953]
分散最適化パラダイムとしてフェデレートラーニングが登場した。
本稿では,各クライアントが局所的に摂動勾配のステップを実行する,新しいフレームワークを提案する。
我々は,FedAvgと比較して,アルゴリズムの収束速度が30のグローバルラウンドのマージンとなることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T23:14:05Z) - FADAS: Towards Federated Adaptive Asynchronous Optimization [56.09666452175333]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習のトレーニングパラダイムとして広く採用されている。
本稿では、非同期更新を適応的フェデレーション最適化と証明可能な保証に組み込む新しい手法であるFADASについて紹介する。
提案アルゴリズムの収束率を厳格に確立し,FADASが他の非同期FLベースラインよりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T20:02:57Z) - Enhancing Retrieval-Augmented LMs with a Two-stage Consistency Learning Compressor [4.35807211471107]
本研究では,検索強化言語モデルにおける検索情報圧縮のための2段階一貫性学習手法を提案する。
提案手法は複数のデータセットにまたがって実験的に検証され,質問応答タスクの精度と効率が顕著に向上したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T12:43:23Z) - Non-autoregressive Generative Models for Reranking Recommendation [9.854541524740549]
推薦システムでは、項目間のリスト内相関をモデル化することで、リランクが重要な役割を果たす。
本研究では, 効率と効率性を高めるために, 提案するレコメンデーション(NAR4Rec)の再評価のための非自己回帰生成モデルを提案する。
NAR4Recは、毎日3億人のアクティブユーザーがいる人気ビデオアプリKuaishouに完全にデプロイされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-10T03:21:13Z) - UGC: Unified GAN Compression for Efficient Image-to-Image Translation [20.3126581529643]
我々はモデル効率とラベル効率の学習の相乗効果をシームレスに促進するための統一的な目的を持った新しい学習パラダイムUnified GAN Compression (UGC)を提案する。
異種相互学習スキームを定式化し、アーキテクチャに柔軟で、ラベル効率が高く、性能に優れたモデルを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-17T15:55:09Z) - Conditional Denoising Diffusion for Sequential Recommendation [62.127862728308045]
GAN(Generative Adversarial Networks)とVAE(VAE)の2つの顕著な生成モデル
GANは不安定な最適化に苦しむ一方、VAEは後続の崩壊と過度に平らな世代である。
本稿では,シーケンスエンコーダ,クロスアテンティブデノナイジングデコーダ,ステップワイズディフューザを含む条件付きデノナイジング拡散モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-22T15:32:59Z) - IRGen: Generative Modeling for Image Retrieval [82.62022344988993]
本稿では,画像検索を生成モデルの一種として再フレーミングする新しい手法を提案する。
我々は、イメージを意味単位の簡潔なシーケンスに変換するという技術的課題に対処するため、IRGenと呼ばれるモデルを開発した。
本モデルは,広範に使用されている3つの画像検索ベンチマークと200万件のデータセットに対して,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-17T17:07:36Z) - A Generative Model for Relation Extraction and Classification [23.1277041729626]
関係抽出・分類のための新しい生成モデル(GREC)を提案する。
本稿では、ソースおよびターゲットシーケンスの様々なエンコーディング表現について検討し、3つのベンチマークREデータセット上でGRECが最先端のパフォーマンスを達成できる効果的なスキームを設計する。
我々のアプローチは1つのパスで文からすべての関係三重項を抽出するために拡張することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-26T21:17:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。