論文の概要: TV-Rec: Time-Variant Convolutional Filter for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25259v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 08:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.278914
• Title: TV-Rec: Time-Variant Convolutional Filter for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: TV-Rec:シークエンシャルレコメンデーションのための時間可変畳み込みフィルタ
• Authors: Yehjin Shin, Jeongwhan Choi, Seojin Kim, Noseong Park,
• Abstract要約: 本稿では,時系列レコメンデーションのための時間可変畳み込みフィルタ(TV-Rec)を提案する。 TV-Recは高い表現力を実現し、ユーザの振る舞いにおける複雑なインタラクションパターンをよりよく捉えます。 6つの公開ベンチマークでの大規模な実験は、TV-Recが最先端のベースラインを平均7.49%上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.07451950291286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, convolutional filters have been increasingly adopted in sequential recommendation for their ability to capture local sequential patterns. However, most of these models complement convolutional filters with self-attention. This is because convolutional filters alone, generally fixed filters, struggle to capture global interactions necessary for accurate recommendation. We propose Time-Variant Convolutional Filters for Sequential Recommendation (TV-Rec), a model inspired by graph signal processing, where time-variant graph filters capture position-dependent temporal variations in user sequences. By replacing both fixed kernels and self-attention with time-variant filters, TV-Rec achieves higher expressive power and better captures complex interaction patterns in user behavior. This design not only eliminates the need for self-attention but also reduces computation while accelerating inference. Extensive experiments on six public benchmarks show that TV-Rec outperforms state-of-the-art baselines by an average of 7.49%.
• Abstract（参考訳）: 近年、畳み込みフィルタは、局所的なシーケンシャルパターンをキャプチャするためのシーケンシャルレコメンデーションとして、ますます採用されている。 しかし、これらのモデルのほとんどは自己注意を伴う畳み込みフィルタを補完する。 これは、畳み込みフィルタだけでは、一般的に固定されたフィルタは、正確なレコメンデーションに必要なグローバルな相互作用を捉えるのに苦労するためである。 本稿では,時系列推薦のための時間変動畳み込みフィルタ (TV-Rec) を提案する。 固定カーネルと自己アテンションの両方を時間変化フィルタに置き換えることで、TV-Recはより表現力を高め、ユーザの振る舞いにおける複雑なインタラクションパターンをよりよくキャプチャする。 この設計は、自己注意の必要性をなくすだけでなく、推論を加速しながら計算を減少させる。 6つの公開ベンチマークでの大規模な実験は、TV-Recが最先端のベースラインを平均7.49%上回っていることを示している。

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