Nutzerempfehlungen mit LSIDN verbessern
Eine neue Methode verbessert Empfehlungen, indem sie auf Nutzerinteressen und Störungen eingeht.
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Inhaltsverzeichnis
- Die Herausforderung der Nutzerinteressen
- Aktuelle Methoden und ihre Einschränkungen
- Ein neuer Ansatz für Empfehlungssysteme
- Wie das LSIDN funktioniert
- Sitzungsaufteilung
- Gewinnung langfristiger Interessen
- Modellierung kurzfristiger Interessen
- Kombination von Interessen
- Experiment und Ergebnisse
- Bedeutung der Denoising
- Analyse der Interessen
- Robustheit unter widrigen Bedingungen
- Hyperparameterempfindlichkeit
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
In der Welt der Online-Empfehlungen ist es super wichtig, zu verstehen, was Nutzer im Laufe der Zeit wollen. Nutzer haben langfristige Vorlieben, die eine Weile gleich bleiben, und Kurzfristige Interessen, die sich schnell ändern können. Wenn wir diese beiden Arten von Interessen kombinieren, können wir besser vorschlagen, was den Nutzern gefallen könnte. Aber es gibt ein Problem: Lärm oder unerwünschte Informationen können es schwierig machen, klar zu erkennen, was die Nutzer wirklich wollen.
Die Herausforderung der Nutzerinteressen
Es kann schwierig sein, die Interessen der Nutzer im Auge zu behalten, da sie sich über verschiedene Zeiträume ändern. Langfristige Interessen sind stabil und zeigen, was ein Nutzer generell mag, während kurzfristige Interessen sich von Moment zu Moment ändern können, je nach aktueller Aktivität. Viele bestehende Empfehlungssysteme kommen nicht wirklich gut mit dem Lärm klar, der diese verschiedenen Arten von Interessen beeinflusst.
Leute interagieren oft unterschiedlich mit Sachen, und diese Interaktionen sind nicht immer zuverlässig wegen Vorurteilen und Lärm. Dieser Lärm stört das Verständnis von kurzfristigen Interessen eines Nutzers, was es schwierig macht, genaue Empfehlungen zu bekommen. Das gilt besonders, wenn man sich die aktuelle Aktivität eines Nutzers anschaut, die normalerweise auf einer kleinen Datenmenge basiert.
Aktuelle Methoden und ihre Einschränkungen
Viele Forschungsansätze haben versucht, das Thema Lärm in Empfehlungssystemen anzugehen, aber oft werden wichtige Aspekte übersehen. Einige Methoden betrachten, wie relevant ein Artikel für die aktuellen Präferenzen eines Nutzers ist und ignorieren dabei andere relevante Informationen. Dadurch können wertvolle Daten verloren gehen, die für Empfehlungen wichtig sein könnten.
Andere Methoden setzen auf den Kontext der Nutzeraktionen innerhalb einer Verhaltenssequenz, kämpfen aber mit kurzfristigen Interessen, bei denen möglicherweise nicht genug Informationen bereitgestellt werden aufgrund ihrer begrenzten Natur. Ausserdem übersehen viele Techniken, wie die Sitzungen des Nutzerverhaltens miteinander interagieren, was weitere Komplikationen beim Aufbau langfristiger Interessen zur Folge hat.
Ein neuer Ansatz für Empfehlungssysteme
Um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken, wurde eine neue Methode namens Long- and Short-term Interest Denoising Network (LSIDN) vorgeschlagen. Diese Innovation nutzt getrennte Techniken, um sowohl langfristige als auch kurzfristige Interessen zu erfassen und gleichzeitig den Lärm zu berücksichtigen, der sie beeinflusst.
Das LSIDN funktioniert, indem es das Nutzerverhalten in Sitzungen aufteilt, basierend auf der Zeit zwischen den Aktionen. Dadurch kann es sich genauer auf aktuelle Aktionen konzentrieren und Lärm aus nicht verwandten Sitzungen minimieren. Für kurzfristige Interessen verwendet die Methode eine spezielle Lerntechnik, die das Verständnis für aktuelle Verhaltensweisen verbessert und gleichzeitig den Lärm effektiv behandelt.
Wie das LSIDN funktioniert
Das LSIDN hat mehrere wichtige Komponenten, die helfen, es effektiv zu betreiben.
Sitzungsaufteilung
Zuerst werden die historischen Aktionen der Nutzer in Sitzungen aufgeteilt. Diese Aufteilung hilft, verwandte Aktionen zusammenzufassen, damit sie effektiver analysiert werden können. Jede Sitzung wird als ein eigener Zeitraum der Nutzeraktivität betrachtet, was es einfacher macht, zu erkennen, an was der Nutzer in diesem Moment interessiert sein könnte.
Gewinnung langfristiger Interessen
Sobald die Sitzungen definiert sind, kann das System langfristige Interessen extrahieren, indem es Aktionen über mehrere Sitzungen hinweg analysiert. Dieser Ansatz erkennt, dass Verhaltensweisen aus einer Sitzung nicht unbedingt mit anderen zusammenhängen und hilft, Verwirrung zu vermeiden, die durch das Mischen nicht verwandter Aktionen entstehen kann. Indem es sich auf die Interessen innerhalb einer Sitzung konzentriert und versteht, wie sie sich im Laufe der Zeit entwickeln, kann LSIDN ein klareres Bild der langfristigen Nutzerpräferenzen aufbauen.
Modellierung kurzfristiger Interessen
Für kurzfristige Interessen verfolgt LSIDN einen gezielten Ansatz. Es schaut sich die aktuellsten Aktionen genau an, um sofort zu verstehen, wofür der Nutzer interessiert ist. Dieser Bereich ist besonders anfällig für Lärm, deshalb nutzt das System kontrastive Lernmethoden, die informative Datenpaare erstellen, um bessere Entscheidungen zu unterstützen. Das hilft, die Auswirkungen des Lärms zu reduzieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Empfehlungen relevant bleiben.
Kombination von Interessen
Nachdem die langfristigen und kurzfristigen Interessen gesammelt wurden, kombiniert das LSIDN sie, um Vorhersagen darüber zu treffen, was ein Nutzer als Nächstes wollen könnte. Dieser adaptive Ansatz erlaubt es dem System, die Bedeutung des Zielobjekts in Bezug auf beide Arten von Nutzerinteressen zu berücksichtigen, was die Genauigkeit der Empfehlungen verbessert.
Experiment und Ergebnisse
Um die Effektivität des LSIDN zu validieren, wurden umfangreiche Experimente mit realen Datensätzen durchgeführt. Diese Experimente verglichen das LSIDN mit früheren Modellen, die entweder nicht verschiedene Arten von Nutzerinteressen berücksichtigten oder keine Denoising-Strategien hatten.
Die Ergebnisse zeigten, dass das LSIDN konstant bessere Leistungen in verschiedenen Metriken lieferte und somit die Fähigkeit des Systems demonstrierte, mit Lärm und nicht umsetzbaren Daten umzugehen, während es genaue Empfehlungen gab.
Bedeutung der Denoising
Die Experimente verdeutlichten die Wichtigkeit, Lärm in Empfehlungen zu reduzieren. Modelle, die keine Strategien zur Handhabung von Lärm beinhalteten, schnitten schlecht ab. Die gezielten Denoising-Strategien des LSIDN verbesserten nicht nur die Genauigkeit, sondern machten es auch robuster gegen potenzielle Störungen durch Nutzerverhalten.
Analyse der Interessen
Eine weitere Analyse der Leistung des LSIDN zeigte, dass es besonders erfolgreich darin war, bedeutungsvolle langfristige und kurzfristige Interessen im Vergleich zu anderen Modellen zu erfassen. Zum Beispiel wurde analysiert, wie gut das Modell den Unterschied zwischen teuren Verhaltensweisen (wie Käufen) und günstigeren (wie Klicks) verstand. Das LSIDN konnte diese Interessen kontextabhängig anpassen, was sein umfassendes Verständnis des Nutzerverhaltens zeigte.
Robustheit unter widrigen Bedingungen
Um die Resilienz des Modells zu bewerten, wurden zusätzliche Tests durchgeführt, indem absichtlich Lärm in die Trainingsdaten eingeführt wurde. Dazu wurden falsche Nutzer-Artikel-Interaktionen hinzugefügt und beobachtet, wie gut das System weiterhin funktionierte.
Das LSIDN zeigte eine überlegene Robustheit im Vergleich zu traditionellen Modellen, die mehr Schwierigkeiten hatten, je mehr Lärm hinzukam. Das deutet darauf hin, dass das LSIDN nicht nur unter normalen Bedingungen effektiv ist, sondern auch gut gegen Variationen und Störungen in den Nutzerdaten bestehen bleibt.
Hyperparameterempfindlichkeit
Ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Studie war das Verständnis, wie verschiedene Einstellungen im Modell die Leistung beeinflussten. Durch die Untersuchung wichtiger Parameter wie Temperaturindex und Verlustgewicht konnten die Forscher das LSIDN für maximale Effektivität optimieren. Dieser Feinabstimmungsprozess half sicherzustellen, dass das Modell eine optimale Leistung aufrechterhielt, während es die Einflüsse von kurzfristigen und langfristigen Interessen ausbalancierte.
Fazit
Zusammenfassend bietet das LSIDN eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen bei sequentiellen Empfehlungen. Indem es langfristige und kurzfristige Nutzerinteressen effektiv trennt und denoisiert, hat diese Methode sich als in der Lage erwiesen, genauere und zuverlässigere Vorschläge zu machen. Während sich die Landschaft der Online-Empfehlungen weiterentwickelt, werden Modelle wie das LSIDN eine wichtige Rolle dabei spielen, die Nutzerbedürfnisse zu erfüllen und die allgemeine Erfahrung auf verschiedenen Plattformen zu verbessern.
Durch den Fokus darauf, wie wir die Nutzerpräferenzen im Laufe der Zeit besser verstehen und den Lärm angehen können, der oft diese Präferenzen verdeckt, verbessert das LSIDN nicht nur die Empfehlungen, sondern trägt auch zum fortlaufenden Gespräch über die Zukunft von Empfehlungssystemen bei.
Titel: Denoising Long- and Short-term Interests for Sequential Recommendation
Zusammenfassung: User interests can be viewed over different time scales, mainly including stable long-term preferences and changing short-term intentions, and their combination facilitates the comprehensive sequential recommendation. However, existing work that focuses on different time scales of user modeling has ignored the negative effects of different time-scale noise, which hinders capturing actual user interests and cannot be resolved by conventional sequential denoising methods. In this paper, we propose a Long- and Short-term Interest Denoising Network (LSIDN), which employs different encoders and tailored denoising strategies to extract long- and short-term interests, respectively, achieving both comprehensive and robust user modeling. Specifically, we employ a session-level interest extraction and evolution strategy to avoid introducing inter-session behavioral noise into long-term interest modeling; we also adopt contrastive learning equipped with a homogeneous exchanging augmentation to alleviate the impact of unintentional behavioral noise on short-term interest modeling. Results of experiments on two public datasets show that LSIDN consistently outperforms state-of-the-art models and achieves significant robustness.
Autoren: Xinyu Zhang, Beibei Li, Beihong Jin
Letzte Aktualisierung: 2024-07-19 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.14743
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.14743
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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