Pareto Front Approximation for Multi-Objective Session-Based Recommender Systems
Created by
Haebom
저자
Timo Wilm, Philipp Normann, Felix Stepprath
개요
MultiTRON은 트랜스포머 신경망을 사용하여 다목적 세션 기반 추천 시스템에 Pareto 최적 전선 근사 기법을 적용하는 접근 방식입니다. 클릭률과 전환율과 같은 주요 지표 간의 절충점을 샘플링된 선호 벡터를 사용하여 학습함으로써 최적화합니다. 학습 후 단일 모델이 전체 Pareto 최적 전선에 접근할 수 있다는 점이 큰 장점이며, 목표 가중치를 조정하는 추가 입력 벡터를 조정하여 다양한 이해 관계자의 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤 설정할 수 있습니다. 광범위한 오프라인 및 온라인 평가를 통해 모델 성능을 검증했으며, 소스 코드는 https://github.com/otto-de/MultiTRON 에서 공개되어 있습니다. 결과는 다양한 비즈니스 요구 사항에 유연한 도구를 제공하는 모델의 여러 추천 목표를 효과적으로 관리하는 능력을 확인합니다.
다목적 세션 기반 추천 시스템에서 Pareto 최적 전선을 효과적으로 근사하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.
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단일 모델로 다양한 이해관계자의 요구사항에 맞는 추천을 제공하는 유연성을 확보합니다.
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오프라인 및 온라인 평가를 통해 모델의 성능을 검증하고, 소스 코드를 공개하여 연구 및 응용의 확장성을 높였습니다.
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클릭률과 전환율 등 여러 목표를 동시에 고려하여 최적의 추천 결과를 도출할 수 있습니다.
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한계점:
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본 논문에서는 구체적인 한계점이 명시적으로 언급되지 않았습니다. 추가적인 실험 및 분석을 통해 모델의 성능과 일반화 능력에 대한 더 자세한 평가가 필요할 수 있습니다. 특정 데이터셋이나 특정 유형의 세션 데이터에 대한 편향성 여부에 대한 추가적인 분석이 필요할 수 있습니다.
