論文の概要: Compositions of Variant Experts for Integrating Short-Term and Long-Term Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23170v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 10:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.755258
• Title: Compositions of Variant Experts for Integrating Short-Term and Long-Term Preferences
• Title（参考訳）: 短期的・長期的選好の統合のためのバリアントエキスパートの構成
• Authors: Jaime Hieu Do, Trung-Hoang Le, Hady W. Lauw,
• Abstract要約: 本稿では,推奨性能を高めるために,短期と長期の選好を組み合わせたフレームワークを提案する。 この新しいフレームワークは、異なる専門的なレコメンデーションモデルを使用することで、短期および長期の好みを動的に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.769456275892477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the online digital realm, recommendation systems are ubiquitous and play a crucial role in enhancing user experience. These systems leverage user preferences to provide personalized recommendations, thereby helping users navigate through the paradox of choice. This work focuses on personalized sequential recommendation, where the system considers not only a user's immediate, evolving session context, but also their cumulative historical behavior to provide highly relevant and timely recommendations. Through an empirical study conducted on diverse real-world datasets, we have observed and quantified the existence and impact of both short-term (immediate and transient) and long-term (enduring and stable) preferences on users' historical interactions. Building on these insights, we propose a framework that combines short- and long-term preferences to enhance recommendation performance, namely Compositions of Variant Experts (CoVE). This novel framework dynamically integrates short- and long-term preferences through the use of different specialized recommendation models (i.e., experts). Extensive experiments showcase the effectiveness of the proposed methods and ablation studies further investigate the impact of variant expert types.
• Abstract（参考訳）: オンラインデジタルの世界では、レコメンデーションシステムはユビキタスであり、ユーザーエクスペリエンスを高める上で重要な役割を果たす。 これらのシステムはユーザの好みを利用して、パーソナライズされたレコメンデーションを提供する。 この研究はパーソナライズされたシーケンシャルなレコメンデーションに焦点を当て、システムはユーザの即時かつ進化するセッションコンテキストだけでなく、その累積的な履歴行動も考慮し、非常に関連性の高いタイムリーなレコメンデーションを提供する。 実世界の多様なデータセットに関する実証的研究を通じて、ユーザの歴史的相互作用に対する短期的(即時かつ過渡的)と長期的(持続的および安定的)の両方の嗜好の存在と影響を観察、定量化した。 これらの知見に基づいて,推奨性能を高めるため,短期および長期の選好を組み合わせたフレームワーク,すなわち,言語専門家のコンポジション(CoVE)を提案する。 この新しいフレームワークは、異なる専門的なレコメンデーションモデル(すなわち専門家)を使用することによって、短期と長期の好みを動的に統合する。 広範囲な実験により提案手法の有効性が示され, 異種専門家の影響についてさらなる研究がなされている。

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