論文の概要: DIFF: Dual Side-Information Filtering and Fusion for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13974v1
• Date: Tue, 20 May 2025 06:13:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.780283
• Title: DIFF: Dual Side-Information Filtering and Fusion for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: DIFF:シークエンシャルレコメンデーションのための二重側情報フィルタリングと融合
• Authors: Hye-young Kim, Minjin Choi, Sunkyung Lee, Ilwoong Baek, Jongwuk Lee,
• Abstract要約: Side-information Integrated Sequential Recommendation (SISR) は、隠れたユーザの好みを推測する補助アイテム情報から恩恵を受ける。 既存の研究では、アイテムシーケンス内のノイズ信号の除去に失敗し、SISRのポテンシャルを過小評価している。 本稿では、周波数ベースノイズフィルタリングと二重多重系列融合を用いた新しいSISRモデルDual Side-Information Filtering and Fusion(DIFF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.460883469903553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Side-information Integrated Sequential Recommendation (SISR) benefits from auxiliary item information to infer hidden user preferences, which is particularly effective for sparse interactions and cold-start scenarios. However, existing studies face two main challenges. (i) They fail to remove noisy signals in item sequence and (ii) they underutilize the potential of side-information integration. To tackle these issues, we propose a novel SISR model, Dual Side-Information Filtering and Fusion (DIFF), which employs frequency-based noise filtering and dual multi-sequence fusion. Specifically, we convert the item sequence to the frequency domain to filter out noisy short-term fluctuations in user interests. We then combine early and intermediate fusion to capture diverse relationships across item IDs and attributes. Thanks to our innovative filtering and fusion strategy, DIFF is more robust in learning subtle and complex item correlations in the sequence. DIFF outperforms state-of-the-art SISR models, achieving improvements of up to 14.1% and 12.5% in Recall@20 and NDCG@20 across four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: Side-information Integrated Sequential Recommendation (SISR)は、隠れたユーザの好みを推測するために補助的なアイテム情報から恩恵を受ける。 しかし、既存の研究は2つの大きな課題に直面している。 (i)アイテムシーケンスにおけるノイズ信号の除去に失敗する (II)サイドインフォメーション統合の可能性を弱めている。 これらの問題に対処するために、周波数ベースノイズフィルタリングと二重多重系列融合を用いた新しいSISRモデルDual Side-Information Filtering and Fusion (DIFF)を提案する。 具体的には、アイテムシーケンスを周波数領域に変換して、ユーザの関心事におけるノイズの多い短期的変動をフィルタリングする。 次に、早期と中間の融合を組み合わせ、アイテムIDと属性間の多様な関係をキャプチャします。 我々の革新的なフィルタリングと融合戦略のおかげで、DIFFはシーケンス内の微妙で複雑なアイテム相関を学習する上でより堅牢です。 DIFFは最先端のSISRモデルを上回っ、4つのベンチマークデータセットで14.1%と12.5%の改善を実現している。

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