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Daily Arxiv

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Generative Multi-Target Cross-Domain Recommendation

Created by
  • Haebom

作者

Jinqiu Jin, Yang Zhang, Junwei Pan, Fuli Feng, Hua Lu, Lei Xiao, Haijie Gu, Xiangnan He

概要

本論文では、マルチターゲットクロスドメイン推奨(MTCDR)問題に対する新しいアプローチであるGenerative Multi-target Cross-domain Recommendation(GMC)を紹介します。既存のMTCDRメソッドがドメイン間共有エンティティに依存するのとは異なり、GMCはアイテムトークナイザを使用してドメイン共有セマンティクスIDを生成し、それによってドメイン統合生成モデル内でマルチドメイン知識を統合します。アイテムの紹介を次のトークン生成タスクにまとめてドメイン統合シーケンスツーシーケンスモデルを学習し、ドメイン認識対照損失とドメイン固有の微調整によってパフォーマンスを向上させます。 5つのパブリックデータセットを使用した実験結果は、GMCが従来の方法よりも効果的であることを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
クロスドメイン共有エンティティがない状況でも効果的なMTCDR実行可能性を提示
生成モデルベースのアプローチによるマルチドメイン知識統合効率の向上
ドメイン認識対照損失とドメイン固有の微調整によるパフォーマンスの向上
従来法に比べて優れた性能を実験的に検証
Limitations:
アイテムトークナイザーの性能に依存する存在
ドメイン統合生成モデルの複雑さと学習コストの増加の可能性
さまざまなデータセットの一般化パフォーマンス検証が必要
特定のドメインに偏った結果の可能性
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