Exploiting Inter-Session Information with Frequency-enhanced Dual-Path Networks for Sequential Recommendation
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Haebom
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저자
Peng He, Yao Liu, Yanglei Gan, Run Lin, Tingting Dai, Qiao Liu, Xuexin Li
FreqRec: Frequency-Enhanced Dual-Path Network for Sequential Recommendation
개요
본 논문은 사용자의 이전 상호작용 시퀀스를 모델링하여 사용자의 다음 선호 항목을 예측하는 순차적 추천(SR)에 대한 연구를 제시한다. 최근 연구들은 개인화된 추천에 중요한 고주파 신호를 복원하여 자체 주의(self-attention)의 저대역 특성을 보완하기 위해 주파수 도메인 모듈을 통합한다. 그러나 기존의 주파수 인식 솔루션은 각 세션을 개별적으로 처리하고 시간 도메인 목표로만 최적화하므로 세션 간 스펙트럼 종속성을 간과하고 예측된 스펙트럼 서명과 실제 스펙트럼 서명 간의 정렬을 적용하지 못한다. 본 논문에서는 FreqRec을 제안한다. FreqRec은 학습 가능한 주파수 도메인 Multi-layer Perceptrons를 통해 세션 간 및 세션 내 동작을 공동으로 캡처하는 주파수 강화 이중 경로 네트워크이다. 또한, FreqRec은 교차 엔트로피와 주파수 도메인 일관성 손실을 결합한 복합 목표로 최적화되어 예측된 스펙트럼 서명과 실제 스펙트럼 서명을 명시적으로 정렬한다. 세 가지 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해 FreqRec이 강력한 기준선을 능가하고 데이터 희소성 및 노이즈 로그 조건에서도 견고함을 보여준다.
시사점, 한계점
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시사점:
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세션 간 및 세션 내 행동을 공동으로 캡처하는 새로운 아키텍처(FreqRec) 제안.
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예측된 스펙트럼 서명과 실제 스펙트럼 서명을 정렬하는 복합 목표 함수를 사용.
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데이터 희소성 및 노이즈 로그 조건에서 강력한 성능.
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한계점:
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구체적인 한계점은 논문 요약에서 명시적으로 언급되지 않음. (제시된 내용만으로는 판단 불가)
