論文の概要: Dual-disentangle Framework for Diversified Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03172v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 07:25:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.838745
• Title: Dual-disentangle Framework for Diversified Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: 分散シーケンスレコメンデーションのためのデュアルディスタングルフレームワーク
• Authors: Haoran Zhang, Jingtong Liu, Jiangzhou Deng, Junpeng Guo,
• Abstract要約: DDSRec(Diversified Sequential Recommendation)のためのモデルに依存しないDual-Disanglingフレームワークを提案する。 このフレームワークは、相互作用モデリングと表現において不合理な視点を採用することにより、ユーザ関心と意図モデリングを洗練させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.688375054719767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential recommendation predicts user preferences over time and has achieved remarkable success. However, the growing length of user interaction sequences and the complex entanglement of evolving user interests and intentions introduce significant challenges to diversity. To address these, we propose a model-agnostic Dual-disentangle framework for Diversified Sequential Recommendation (DDSRec). The framework refines user interest and intention modeling by adopting disentangling perspectives in interaction modeling and representation learning, thereby balancing accuracy and diversity in sequential recommendations. Extensive experiments on multiple public datasets demonstrate the effectiveness and superiority of DDSRec in terms of accuracy and diversity for sequential recommendations.
• Abstract（参考訳）: 逐次リコメンデーションは時間の経過とともにユーザの好みを予測し、大きな成功を収めました。 しかし、ユーザインタラクションシーケンスの増大と、進化するユーザ関心と意図の複雑な絡み合いは、多様性に重大な課題をもたらす。 そこで本研究では,Diversified Sequential Recommendation (DDSRec) のためのモデルに依存しないDual-Disentangleフレームワークを提案する。 このフレームワークは、相互作用モデリングと表現学習における不合理な視点を採用することにより、ユーザの興味と意図のモデリングを洗練し、シーケンシャルなレコメンデーションにおける正確性と多様性のバランスをとる。 複数の公開データセットに対する大規模な実験は、シーケンシャルレコメンデーションの正確性と多様性の観点からDDSRecの有効性と優位性を示している。

関連論文リスト

• Bayesian-Guided Diversity in Sequential Sampling for Recommender Systems [1.675857332621569]
  本稿では,多目的・文脈的な逐次サンプリング戦略を活用する新しいフレームワークを提案する。 アイテムの選択は、多様性を最適化するためにスコアを動的に調整するベイジアン更新によってガイドされる。 実世界のデータセットを用いた実験により、我々のアプローチは妥当性を犠牲にすることなく多様性を著しく改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-22T19:36:02Z)
• LARES: Latent Reasoning for Sequential Recommendation [96.26996622771593]
  本稿では、シークエンシャルレコメンデーションのための新しいスケーラブルなLatent ReasoningフレームワークであるLARESを紹介する。 提案手法では,パラメータの複雑性を増大させることなく推理深度を柔軟に拡張できる再帰的アーキテクチャを用いている。 我々のフレームワークは既存の高度なモデルとのシームレスな互換性を示し、推奨性能をさらに向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T16:22:54Z)
• Joint Modeling in Recommendations: A Survey [46.000357352884926]
  共同モデリングアプローチは、さまざまなタスク、シナリオ、モダリティ、振る舞いをレコメンデーションプロセスに統合することによって、制限を克服する上で中心となる。 我々は,マルチタスク,マルチシナリオ,マルチモーダル,マルチビヘイビア・モデリングという,4つの異なる次元のジョイント・モデリングのスコープを定義する。 本研究は,提案する共同モデルにおける今後の研究の道のりについて紹介し,その結果を簡潔にまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T16:14:00Z)
• Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models [55.98259490159084]
  動的シーケンシャルレコメンデーション(DSR)は、ユーザの振る舞いに基づいてモデルパラメータを生成し、シーケンシャルレコメンデーションのパーソナライズを改善する。 巨大なパラメータ探索空間と疎結合でノイズの多いユーザ-イテム相互作用の課題に直面するため、生成されたモデルパラメータの適用性が低下する。 Semantic Codebook Learning for Dynamic Recommendation Models (SOLID)フレームワークは、これらの課題に効果的に取り組むことで、DSRの大幅な進歩を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T19:25:25Z)
• Contrastive Learning Method for Sequential Recommendation based on Multi-Intention Disentanglement [5.734747179463411]
  MIDCL(Multi-Intention Disentanglement)に基づくコントラスト学習シーケンシャルレコメンデーション手法を提案する。 私たちの仕事では、意図は動的で多様なものとして認識され、ユーザの振る舞いは、しばしば現在のマルチインテンションによって駆動されます。 本稿では,最も関連性の高いユーザの対話的意図の探索と,正のサンプル対の相互情報の最大化のための2種類のコントラスト学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T15:13:36Z)
• BiVRec: Bidirectional View-based Multimodal Sequential Recommendation [55.87443627659778]
  我々は,IDとマルチモーダルの両方で推薦タスクを共同で訓練する,革新的なフレームワークであるBivRecを提案する。 BivRecは5つのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、様々な実用的な利点を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T09:10:41Z)
• MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware Sequence Representation for Recommendation [61.45986275328629]
  逐次レコメンデーションのためのマルチモーダル事前学習・転送学習フレームワークであるMISSRecを提案する。 ユーザ側ではトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを設計し、コンテキストエンコーダがシーケンスレベルのマルチモーダルユーザ興味を捉えることを学習する。 候補項目側では,ユーザ適応項目表現を生成するために動的融合モジュールを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T04:06:56Z)
• Fisher-Weighted Merge of Contrastive Learning Models in Sequential Recommendation [0.0]
  我々は、まず、フィッシャー・マージング法をシークエンシャル・レコメンデーションに適用し、それに関連する実践的な課題に対処し、解決する。 提案手法の有効性を実証し, シーケンシャルラーニングおよびレコメンデーションシステムにおける最先端化の可能性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T05:58:56Z)
• Sequential Recommendation with Controllable Diversification: Representation Degeneration and Diversity [59.24517649169952]
  我々は,表現退化問題は,既存のSR手法における推奨の多様性の欠如の根本原因であると主張している。 Singular sPectrum sMoothing regularization for Recommendation (SPMRec)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T02:42:37Z)
• Choosing the Best of Both Worlds: Diverse and Novel Recommendations through Multi-Objective Reinforcement Learning [68.45370492516531]
  本稿では,Recommender Systems (RS) 設定のための拡張多目的強化学習(SMORL)を紹介する。 SMORLエージェントは、標準レコメンデーションモデルを拡張し、RLレイヤーを追加し、3つの主要な目的(正確性、多様性、新しいレコメンデーション)を同時に満たすように強制する。 実世界の2つのデータセットに対する実験結果から,集約的多様性の顕著な増加,精度の適度な向上,レコメンデーションの反復性の低下,および相補的目的としての多様性と新規性の強化の重要性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T13:22:45Z)
• D2RLIR : an improved and diversified ranking function in interactive recommendation systems based on deep reinforcement learning [0.3058685580689604]
  本稿では,アクタ・クリティカルアーキテクチャを用いた深層強化学習に基づく推薦システムを提案する。 提案モデルでは,ユーザの嗜好に基づいて,多様かつ関連性の高いレコメンデーションリストを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T13:11:29Z)
• Sequential Recommendation with Self-Attentive Multi-Adversarial Network [101.25533520688654]
  逐次レコメンデーションにおける文脈情報の影響を明示的にモデル化するためのMFGAN(Multi-Factor Generative Adversarial Network)を提案する。 当社のフレームワークは,複数種類の因子情報を組み込むことが柔軟であり,各因子が推奨決定にどのように貢献するかを時間とともに追跡することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T12:28:59Z)

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。