Fortschritte bei sequentiellen Empfehlungssystemen durch Reproduzierbarkeit
Ein neues Framework soll die Praktiken in der Forschung zu sequenziellen Empfehlungssystemen verbessern.
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Inhaltsverzeichnis
- Bedeutung der Reproduzierbarkeit
- Unser Beitrag
- Sequentielle Empfehlungssysteme erklärt
- Modelle in der sequentiellen Empfehlung
- Umgang mit Reproduzierbarkeitsproblemen
- Experimenteller Aufbau
- Ergebnisse verstehen
- Die Rolle der Länge der Eingabesequenz
- Einfluss der Embedding-Grösse auf die Leistung
- Vergleich der Modellgrössen
- Umwelteinfluss des Modelltrainings
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Empfehlungssysteme (RSs) sind wichtige Werkzeuge, die auf vielen Online-Plattformen genutzt werden, wie Einkaufswebseiten, sozialen Medien und Musik-Apps. Sie helfen den Nutzern, indem sie Gegenstände vorschlagen, die ihnen gefallen könnten, basierend auf ihren bisherigen Interaktionen. Diese Systeme versuchen herauszufinden, was die Nutzer bevorzugen, um personalisierte Erlebnisse anzubieten. Eine spezielle Art von Empfehlungssystemen, die Sequentielle Empfehlungssysteme (SRSs) genannt werden, schaut nicht nur darauf, was die Nutzer vorher mochten, sondern auch in welcher Reihenfolge sie es mochten. Das hilft zu verstehen, wie sich die Vorlieben der Nutzer im Laufe der Zeit ändern.
Reproduzierbarkeit
Bedeutung derIn der Forschung ist es entscheidend, Ergebnisse reproduzierbar zu machen, um Vertrauen in die Erkenntnisse zu schaffen. Das bedeutet, wenn jemand anders versucht, eine Studie zu wiederholen, sollte er die gleichen Ergebnisse erzielen können. Leider waren viele frühere Studien zu Empfehlungssystemen nicht reproduzierbar. Das liegt oft an unterschiedlichen Verarbeitungsweisen von Daten, verschiedenen verwendeten Modellen und einem Mangel an klaren Vergleichen. Die Verbesserung der Reproduzierbarkeit hilft Forschern, auf der Arbeit anderer aufzubauen und das Feld voranzubringen.
Unser Beitrag
Um diese Probleme anzugehen, haben wir eine Code-Ressource erstellt, die standardisiert, wie Daten vorbereitet und wie Modelle gebaut werden. Dieses Framework zielt darauf ab, es Forschern zu erleichtern, mit sequentiellen Empfehlungssystemen zu arbeiten. Mit unserer Ressource können sie Experimente konsistent durchführen, was faire Vergleiche verschiedener Modelle ermöglicht. Unser Ziel ist es, das Verständnis darüber zu verbessern, wie verschiedene Faktoren die Leistung dieser Systeme beeinflussen.
Sequentielle Empfehlungssysteme erklärt
Sequentielle Empfehlungssysteme konzentrieren sich darauf, vorherzusagen, mit welchem Gegenstand ein Nutzer als Nächstes interagieren wird, basierend auf der Reihenfolge ihrer bisherigen Aktionen. Das ist wichtig, weil sich die Interessen der Nutzer über die Zeit ändern können. SRSs nutzen die Sequenz der Interaktionen, um bessere Vorschläge zu machen. Einige anfängliche Methoden beruhten auf Markov-Ketten, aber neuere Modelle, die neuronale Netzwerke verwenden, haben viel bessere Ergebnisse gezeigt.
Modelle in der sequentiellen Empfehlung
Es gibt mehrere Modelle für sequentielle Empfehlungen, darunter:
- GRU4Rec: Ein Modell, das gated recurrent units (GRUs) verwendet, um zeitbezogene Muster im Nutzerverhalten zu erfassen.
- SASRec: Dieses Modell nutzt Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, um die Relevanz von Gegenständen in der Historie eines Nutzers zu verstehen.
- BERT4Rec: Ein weiterentwickeltes Modell, das eine spezielle Architektur namens BERT nutzt, um Nutzersequenzen effektiver zu analysieren.
- NARM: Dieses Modell erfasst sowohl unmittelbare als auch langfristige Vorlieben mithilfe eines speziellen Aufmerksamkeitsansatzes.
- CORE: Dies beinhaltet einen Aufmerksamkeitsmechanismus, der die Wichtigkeit jedes Gegenstands in der Eingabesequenz gewichtet.
Jedes Modell funktioniert unterschiedlich, wobei einige sich auf die gesamte Sequenz konzentrieren, während andere nur die letzten Schritte in den Nutzerinteraktionen berücksichtigen.
Umgang mit Reproduzierbarkeitsproblemen
Das Problem der Reproduzierbarkeit ist in der SRS-Forschung häufig. Viele Studien verwenden unterschiedliche Benchmarks und Verarbeitungsmethoden, was den Vergleich der Ergebnisse erschwert. Unsere Ressource bietet einen konsistenten Ansatz für den Modellbau und die Datenverarbeitung, was zukünftige Experimente vereinfachen sollte. Indem wir diese Prozesse standardisieren, können wir die tatsächliche Leistung jedes Modells besser verstehen.
Experimenteller Aufbau
Um unser Framework zu testen, haben wir umfangreiche Experimente mit mehreren bekannten Datensätzen durchgeführt. Wir haben verschiedene Typen und Längen von Nutzerinteraktionen einbezogen, um zu sehen, wie gut die Modelle unter verschiedenen Bedingungen abschneiden. Unsere Experimente umfassten eine sorgfältige Auswahl von Modellen, jedes mit seiner einzigartigen Architektur.
Wir haben uns auf wichtige Faktoren wie die Länge der Eingabesequenzen und die Anzahl der Parameter in jedem Modell konzentriert, da diese die Ergebnisse erheblich beeinflussen können. Indem wir unsere Methoden und Ergebnisse gründlich dokumentiert haben, wollten wir die Fähigkeit anderer Forscher verbessern, unsere Erkenntnisse zu reproduzieren.
Ergebnisse verstehen
Unsere Analyse hat einige wichtige Einblicke in die Funktionsweise dieser Modelle hervorgebracht:
- Entgegen der landläufigen Meinung hat das Modell GRU4Rec in vielen Tests besser abgeschnitten als SASRec. Das deutet darauf hin, dass die Qualität der Modellentwicklung die Ergebnisse stark beeinflussen kann.
- Wir fanden auch heraus, dass mit zunehmender Grösse des Embeddings transformerbasierte Modelle wie SASRec und BERT4Rec tendenziell besser abschnitten als GRU-basierte Modelle.
Das zeigt, dass architektonische Entscheidungen und die Modellgrösse entscheidend für die Leistung sind.
Die Rolle der Länge der Eingabesequenz
Ein Bereich, den wir untersucht haben, war, wie die Länge der Eingabesequenz die Modellleistung beeinflusst. Unsere Ergebnisse zeigten, dass längere Sequenzen im Allgemeinen zu einer besseren Leistung führen, insbesondere bei Datensätzen mit längeren Nutzerinteraktionen. Bei kürzeren Datensätzen könnten längere Sequenzen jedoch nicht so viel bringen. Jedes Modell zeigte je nach Länge der Sequenzen unterschiedliche Verhaltensweisen. Während einige Modelle mit längeren Sequenzen besser wurden, zeigten andere keine signifikante Veränderung.
Einfluss der Embedding-Grösse auf die Leistung
Die Grösse des Embeddings, das sich darauf bezieht, wie Gegenstände im Modell vertreten sind, spielt ebenfalls eine wichtige Rolle in der Leistung. Unsere Experimente zeigten, dass grössere Embedding-Grössen die Ergebnisse für einige Modelle verbessern können, insbesondere für solche, die Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Andere Modelle, einschliesslich GRU4Rec, zeigten jedoch keine signifikanten Leistungsänderungen bei unterschiedlichen Embedding-Grössen. Das deutet darauf hin, dass auf Aufmerksame basierende Modelle grössere Embeddings effektiver nutzen könnten als GRU-basierte Modelle.
Vergleich der Modellgrössen
Um faire und sinnvolle Vergleiche zu gewährleisten, haben wir die Modelle auch anhand ihrer Parameteranzahl bewertet. Dieser Vergleich hilft zu bestimmen, ob Unterschiede in der Leistung auf das Design des Modells oder einfach auf die Anzahl der Parameter zurückzuführen sind. Durch die gleichzeitige Analyse von Leistung und Modellgrösse können wir besser verstehen, wie verschiedene Systeme unter ähnlichen Bedingungen funktionieren.
Umwelteinfluss des Modelltrainings
Das Trainieren von Modellen mit leistungsstarker Hardware kann viel Energie verbrauchen, was Umweltfolgen hat. Im Rahmen unserer Studie haben wir die CO2-Emissionen verfolgt, die während des Trainingsprozesses erzeugt wurden. Wir fanden eine positive Verbindung zwischen Emissionen und Modellleistung. Während ein Modell möglicherweise besser abschneidet, könnte es auch höhere Umweltkosten haben. Dieses Verständnis des Kompromisses ist entscheidend, um nachhaltige Entscheidungen bei der Modellentwicklung zu treffen.
Fazit
Unsere Arbeit trägt zur laufenden Diskussion über Reproduzierbarkeit und Leistung in sequentiellen Empfehlungssystemen bei. Durch die Bereitstellung standardisierter Methoden und Ressourcen wollen wir bessere Forschungspraktiken fördern. Die Erkenntnisse aus unseren Experimenten stellen bestehende Überzeugungen über die Modellleistung in Frage und betonen die Bedeutung eines sorgfältigen experimentellen Designs. Während das Feld voranschreitet, hoffen wir, andere zu inspirieren, unser Framework zu nutzen und weiterhin die vielfältige Landschaft der Empfehlungssysteme zu erkunden. Dies wird unser kollektives Verständnis darüber verbessern, wie wir den Nutzern in verschiedenen Online-Umgebungen am besten dienen können, während wir gleichzeitig auf unseren ökologischen Fussabdruck achten.
Titel: A Reproducible Analysis of Sequential Recommender Systems
Zusammenfassung: Sequential Recommender Systems (SRSs) have emerged as a highly efficient approach to recommendation systems. By leveraging sequential data, SRSs can identify temporal patterns in user behaviour, significantly improving recommendation accuracy and relevance.Ensuring the reproducibility of these models is paramount for advancing research and facilitating comparisons between them. Existing works exhibit shortcomings in reproducibility and replicability of results, leading to inconsistent statements across papers. Our work fills these gaps by standardising data pre-processing and model implementations, providing a comprehensive code resource, including a framework for developing SRSs and establishing a foundation for consistent and reproducible experimentation. We conduct extensive experiments on several benchmark datasets, comparing various SRSs implemented in our resource. We challenge prevailing performance benchmarks, offering new insights into the SR domain. For instance, SASRec does not consistently outperform GRU4Rec. On the contrary, when the number of model parameters becomes substantial, SASRec starts to clearly dominate all the other SRSs. This discrepancy underscores the significant impact that experimental configuration has on the outcomes and the importance of setting it up to ensure precise and comprehensive results. Failure to do so can lead to significantly flawed conclusions, highlighting the need for rigorous experimental design and analysis in SRS research. Our code is available at https://github.com/antoniopurificato/recsys_repro_conf.
Autoren: Filippo Betello, Antonio Purificato, Federico Siciliano, Giovanni Trappolini, Andrea Bacciu, Nicola Tonellotto, Fabrizio Silvestri
Letzte Aktualisierung: 2024-08-07 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2408.03873
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.03873
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://dl.acm.org/ccs.cfm
- https://www.acm.org/publications/proceedings-template
- https://capitalizemytitle.com/
- https://www.acm.org/publications/class-2012
- https://dl.acm.org/ccs/ccs.cfm
- https://ctan.org/pkg/booktabs
- https://goo.gl/VLCRBB
- https://www.acm.org/publications/taps/describing-figures/
- https://www.acm.org/publications/taps/whitelist-of-latex-packages
- https://github.com/antoniopurificato/recsys_repro_conf
- https://www.acm.org/publications/policies/artifact-review-and-badging-current
- https://wandb.ai/site/
- https://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/
- https://sites.google.com/site/yangdingqi/home/foursquare-dataset
- https://grouplens.org/datasets/movielens
- https://codecarbon.io
- https://recbole.io/docs/recbole/recbole.data.dataset.sequential_dataset.html
- https://github.com/RUCAIBox/RecBole/issues/1667
- https://anonymous.4open.science/r/recsys_repro_conf-4771
- https://anonymous.4open.science/r/SIGIR_REPRODUCIBILITY_SRS-7FF4