Avancées dans la modélisation des réponses des utilisateurs pour les systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont des outils utilisés par divers services en ligne, comme les sites de e-commerce, les réseaux sociaux et les plateformes de streaming. Leur principal objectif est d'analyser le comportement des utilisateurs et leurs préférences pour suggérer des articles qu'ils pourraient aimer. Ça peut améliorer l'expérience utilisateur en les aidant à trouver du contenu ou des produits qui leur correspondent.

Cependant, évaluer l'efficacité de ces systèmes dans des situations réelles n'est pas toujours facile. Pour mieux comprendre leur performance, les chercheurs utilisent des simulateurs. Ces simulateurs peuvent créer des données synthétiques pour tester et modéliser comment les utilisateurs pourraient réagir aux recommandations faites par le système. En faisant cela, ils peuvent observer comment différentes recommandations affectent le comportement des utilisateurs dans un environnement contrôlé.

#Fonction de Réponse Utilisateur

Un élément crucial dans ces simulateurs est la fonction de réponse utilisateur. Cette fonction génère des réponses synthétiques des utilisateurs aux articles recommandés. Pour qu'un simulateur fonctionne efficacement, il doit dépeindre avec précision comment les systèmes de recommandation en ligne fonctionnent dans le monde réel. Typiquement, ces systèmes fournissent des recommandations par groupes, appelés "slates", et la session d'un utilisateur peut consister en plusieurs de ces groupes.

Les études passées sur les réponses des utilisateurs peuvent être classées en plusieurs types principaux :

1. Modèles Probabilistes : Ce sont les premiers types de modèles développés. Ils impliquent des stratégies comme le regroupement de données, la reconnaissance de motifs dans le comportement des utilisateurs et la création de modèles basés sur des interactions passées.

2. Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) : Ces réseaux créent de nouvelles données à partir de données existantes. Pour les systèmes de recommandation, ils peuvent produire des vecteurs de préférence utilisateur ou des profils utilisateurs, entre autres.

3. Générateurs de Données Synthétiques : Ce sont des systèmes à grande échelle conçus pour créer un environnement simulé pour former d'autres modèles. Des exemples notables incluent RecSim et RecoGym, entre autres.

#Modèles de Clic et Leur Importance

Les modèles de clic étudient les interactions entre un utilisateur et un moteur de recherche. Ils supposent que lorsqu'un utilisateur se voit présenter une liste de résultats, il va consulter les articles dans un ordre particulier et cliquer sur ceux qu'il trouve attrayants. En observant ces comportements, les chercheurs peuvent simuler comment les utilisateurs pourraient interagir avec les recommandations.

Il existe plusieurs types de modèles de clic. Par exemple :

• Modèles en Cascade : Ils supposent que les utilisateurs regardent les articles du haut de la liste vers le bas jusqu'à ce qu'ils fassent un clic.
• Modèles de Clic Dépendants : Ceux-ci peuvent gérer plusieurs clics sur une page de résultats et utilisent les données de clics pour comprendre la pertinence des articles sans biais provenant de leur position sur la liste.

Les modèles de clic neuronaux (NCMs) utilisent des réseaux neuronaux avancés pour simuler les actions des utilisateurs, mais manquent souvent de transparence sur la façon dont ils font des prédictions.

#Construire des Modèles de Réponse Utilisateur

Le but principal de cette étude est de créer des modèles qui simulent comment les utilisateurs réagissent aux recommandations, en particulier dans des contextes basés sur des slates. La recherche introduit plusieurs architectures neuronales visant à modéliser le comportement des utilisateurs en réponse aux recommandations. Celles-ci incluent :

1. Réseaux Neuronaux Récurrents (RNNs) : Ils peuvent modéliser des séquences d'actions utilisateur au fil du temps.

2. Modèles Basés sur Transformateurs : Ces modèles offrent une nouvelle façon de gérer les données utilisateurs et peuvent traiter des complexités issues d'interactions longues.

3. Modèles Hiérarchiques : Ceux-ci combinent les forces des RNNs et des Transformateurs pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs.

Les architectures proposées s'inspirent des modèles de clic et se concentrent sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec des groupes de recommandations.

#L'Importance des Données pour l'Évaluation

Pour évaluer l'efficacité des modèles proposés, les chercheurs ont besoin de jeux de données qui présentent des recommandations basées sur des slates et incluent des interactions utilisateur comme des clics et des achats. Pour cette étude, deux jeux de données publics ont été choisis :

1. ContentWise Impressions : Ce jeu de données consiste en des interactions d'utilisateurs avec un service de streaming vidéo.

2. Apprentissage par Renforcement pour les Systèmes de Recommandation (RL4RS) : Ce jeu de données provient d'un jeu mobile et présente des défis uniques en raison de règles spécifiques pour déverrouiller des articles pour les utilisateurs.

Ces jeux de données aident à évaluer la performance des nouveaux modèles par rapport aux méthodes traditionnelles.

#Modèles de Référence pour Comparaison

Pour mesurer la performance des nouveaux modèles développés, des modèles de référence ont été créés. Ces modèles de référence reposent sur des architectures neuronales plus simples mais servent tout de même de bon point de référence. Certains de ces modèles incluent :

• Factorisation de Matrice : Une méthode pour décomposer des données complexes en parties plus simples.

• Régression Logistique : Ce modèle évalue la probabilité qu'un utilisateur clique sur un article en fonction des données existantes.

• Modèles GRU Basés sur la Session et la Slate : Ces modèles prennent en compte les données de session utilisateur en utilisant GRU, un type de RNN, pour prédire les actions des utilisateurs basées sur leur historique.

Chacun de ces modèles de référence fournit un cadre pour comprendre comment les nouveaux modèles se comparent.

#Les Modèles Proposés

Plusieurs modèles innovants ont été introduits pour mieux prédire les réponses des utilisateurs. Ceux-ci incluent :

1. Modèle de Clic Neuronal Antagoniste (AdvNCM) : Combine les NCMs traditionnels avec des techniques d'entraînement antagoniste. Cette approche améliore la capacité du modèle à différencier entre les séquences de clics réelles et générées.

2. Modèle de Clic Neuronal d'Accès Aléatoire (RANCM) : Ce modèle permet des prédictions flexibles sur le comportement des utilisateurs, inspiré par le fonctionnement de l'attention visuelle.

3. Transformateur SCOT Basé sur les Clics uniquement : Ce modèle se concentre uniquement sur les articles qui ont reçu des clics lors de sessions précédentes, ce qui le rend plus efficace pour gérer de plus petits ensembles de données.

4. Modèle à Deux Étapes Transformateur + GRU : Ce modèle exécute un encodeur Transformateur sur chaque slate avant de transmettre les informations à une unité GRU pour un traitement ultérieur.

#Évaluation des Résultats Expérimentaux

Les modèles proposés ont été testés par rapport aux bases traditionnelles en utilisant des métriques comme le ROC-AUC et les scores de précision pour déterminer leur performance. Les résultats ont montré que les nouveaux modèles surpassaient régulièrement les bases plus simples, ce qui indique une amélioration des capacités prédictives.

Les principales découvertes des résultats expérimentaux incluent :

• Le modèle AdvNCM a obtenu les meilleurs résultats sur un jeu de données, tandis que SCOT a dominé sur un autre, mettant en évidence que la performance varie en fonction du contexte.

• En moyenne, les modèles avec des embeddings entraînables ont donné de meilleurs résultats, mais les méthodes traditionnelles ont toujours tenu leur place pour une utilisation pratique.

• Il est important de noter que l'amélioration du processus de prédiction en intégrant les données de clics s'est révélée être une amélioration significative.

#Conclusion

Cette recherche établit les bases pour concevoir de meilleurs modèles de réponse utilisateur pour les systèmes de recommandation. Elle montre que les architectures neuronales basées sur des modèles de clic peuvent améliorer significativement la performance par rapport aux méthodes plus traditionnelles. De plus, les résultats indiquent que le choix des données et des métriques utilisées pour l'évaluation influence fortement les résultats. À l'avenir, il y a un potentiel pour que ces modèles s'adaptent en considérant un plus large éventail d'actions utilisateur et aident à créer des environnements de formation hors ligne robustes pour de nouvelles améliorations.