論文の概要: Action is All You Need: Dual-Flow Generative Ranking Network for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16752v1
• Date: Thu, 22 May 2025 14:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.376204
• Title: Action is All You Need: Dual-Flow Generative Ranking Network for Recommendation
• Title（参考訳）: アクションは必要なものすべて: 推薦のための二流生成ランクネットワーク
• Authors: Hao Guo, Erpeng Xue, Lei Huang, Shichao Wang, Xiaolei Wang, Lei Wang, Jinpeng Wang, Sheng Chen,
• Abstract要約: DFGR(Dual-Flow Generative Ranking Network)について紹介する。 DFGRは自己保持機構のQKVモジュール内の実フローと偽フローの間の革新的な相互作用パターンを統合する。 従来のレコメンデーションモデルとは異なり、DFGRはユーザ履歴の動作シーケンスと最小限の属性情報のみに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.30922374657862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the Dual-Flow Generative Ranking Network (DFGR), a two-stream architecture designed for recommendation systems. DFGR integrates innovative interaction patterns between real and fake flows within the QKV modules of the self-attention mechanism, enhancing both training and inference efficiency. This approach effectively addresses a key limitation observed in Meta's proposed HSTU generative recommendation approach, where heterogeneous information volumes are mapped into identical vector spaces, leading to training instability. Unlike traditional recommendation models, DFGR only relies on user history behavior sequences and minimal attribute information, eliminating the need for extensive manual feature engineering. Comprehensive evaluations on open-source and industrial datasets reveal DFGR's superior performance compared to established baselines such as DIN, DCN, DIEN, and DeepFM. We also investigate optimal parameter allocation strategies under computational constraints, establishing DFGR as an efficient and effective next-generation generate ranking paradigm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リコメンデーションシステム用に設計された2ストリームアーキテクチャであるDual-Flow Generative Ranking Network (DFGR)を紹介する。 DFGRは自己認識機構のQKVモジュール内の実フローと偽フローの間の革新的な相互作用パターンを統合し、トレーニングと推論の効率を向上させる。 このアプローチはメタが提案したHSTU生成レコメンデーションアプローチにおいて、異種情報ボリュームを同一ベクトル空間にマッピングし、トレーニングの不安定性をもたらす重要な制限を効果的に解決する。 従来のレコメンデーションモデルとは異なり、DFGRはユーザ履歴の動作シーケンスと最小限の属性情報のみに依存しており、広範囲な手動機能エンジニアリングの必要性を排除している。 DIN、DCN、DIEN、DeepFMといった既存のベースラインと比べて、DFGRは優れたパフォーマンスを示している。 また、計算制約下での最適パラメータ割り当て戦略について検討し、DFGRを効率的かつ効率的な次世代生成ランキングパラダイムとして確立する。

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