개인화를 위한 그래프 기반 파운데이션 모델 구축

핵심 개념

다양한 정보원(콘텐츠 신호와 소비 신호)을 통합하여 최신 개인화 솔루션을 구축하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 이를 위해 그래프 신경망(GNN)과 파운데이션 모델(FM)이 주목받고 있다. 본 연구에서는 개인화를 위한 그래프 기반 파운데이션 모델 접근법을 제안한다.

초록

본 연구는 개인화를 위한 그래프 기반 파운데이션 모델 접근법을 제안한다. 핵심 내용은 다음과 같다:

다양한 유형의 추천 가능한 항목 간 다중 홉 콘텐츠 및 소비 관계를 포착하기 위한 이종 GNN(HGNN) 설계
모든 항목 유형을 수용하기 위한 LLM 기반 노드 특징 도입
사용자-항목 상호작용 신호를 활용한 그래프 구축
콘텐츠 유형에 무관한 2T(two-tower) 적응 메커니즘을 통한 확장성 확보

이러한 다단계 접근법을 통해 일반 목적의 임베딩을 생성하는 HGNN과 방대한 사용자-항목 상호작용 데이터를 연속 공간에서 모델링하는 2T 구성 요소가 결합됩니다. 이 포괄적인 접근법은 실제 산업 오디오 스트리밍 플랫폼에서 다양한 제품에 대한 추천을 제공하는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다.

통계

실제 산업 오디오 스트리밍 플랫폼의 1,000만 명의 사용자, 350만 개의 팟캐스트, 25만 개의 오디오북 데이터를 활용하여 실험을 진행했습니다.
90일 동안의 데이터로 모델을 학습하고, 마지막 14일 동안의 오디오북 및 팟캐스트 스트리밍 데이터로 평가했습니다.
추천 성능은 Hit-Rate@10(HR@10)으로 측정했습니다.

인용구

"다양한 정보원(콘텐츠 신호와 소비 신호)을 통합하여 최신 개인화 솔루션을 구축하는 것이 점점 더 중요해지고 있다."
"본 연구에서는 개인화를 위한 그래프 기반 파운데이션 모델 접근법을 제안한다."
"이러한 다단계 접근법을 통해 일반 목적의 임베딩을 생성하는 HGNN과 방대한 사용자-항목 상호작용 데이터를 연속 공간에서 모델링하는 2T 구성 요소가 결합됩니다."

핵심 통찰 요약

Towards Graph Foundation Models for Personalization

by Andreas Dami... 게시일 arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07478.pdf

더 깊은 질문

제안된 접근법을 다른 개인화 도메인(예: 전자상거래, 소셜 미디어 등)에 적용할 수 있을까요?

주어진 접근법은 그래프 기반 모델링과 Foundation Models(FMs)를 결합하여 개인화에 적합한 모델을 제안합니다. 이러한 방법론은 다른 개인화 도메인에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼에서는 사용자의 구매 이력, 제품 특성, 사용자 행동 등 다양한 데이터를 활용하여 제품 추천이나 구매 예측을 개선할 수 있습니다. 또한, 소셜 미디어에서는 사용자의 소셜 그래프와 콘텐츠 상호작용을 고려하여 친구 추천이나 콘텐츠 추천에 이 모델을 적용할 수 있습니다. 이러한 다양한 도메인에서도 그래프 기반의 Foundation Models를 활용하여 개인화된 서비스를 제공하는 데 유용할 것입니다.

콘텐츠 유형 간 상호작용을 더 잘 포착하기 위해 HGNN과 LLM 사이의 end-to-end 학습을 시도해볼 수 있을까요?

HGNN과 LLM 사이의 end-to-end 학습은 콘텐츠 유형 간 상호작용을 더 잘 포착하기 위한 유효한 전략일 수 있습니다. 이러한 학습 방식은 그래프 구조와 콘텐츠 특성을 동시에 고려하여 더 풍부한 표현을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 그래프 구조에서의 다양한 관계를 LLM의 텍스트 임베딩과 결합하여 콘텐츠 유형 간의 유의미한 상호작용을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 이를 통해 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있으며, 다양한 콘텐츠 유형에 대한 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.

제안된 모델 프레임워크를 검색 관련 작업(예: 쿼리 제안)에도 적용할 수 있을까요?

제안된 모델 프레임워크는 검색 관련 작업에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 쿼리 제안 작업에서는 사용자의 검색 쿼리와 관련된 콘텐츠를 추천하는 것이 중요합니다. 이 모델은 사용자의 검색 이력, 쿼리 텍스트, 콘텐츠 간의 상호작용을 그래프로 표현하여 쿼리 제안 시스템을 개선할 수 있습니다. 또한, HGNN과 LLM을 활용하여 쿼리와 콘텐츠 간의 의미적 유사성을 고려한 추천을 제공할 수 있습니다. 따라서, 이 모델 프레임워크는 검색 관련 작업에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것입니다.