Umfassende Analyse und Verarbeitung von Inhalten über mehrere Domänen hinweg für aussagekräftige Erkenntnisse

Temel Kavramlar

Durch die Integration und das Lernen von Interaktionsinformationen aus mehreren Domänen auf unterschiedlichen Granularitätsebenen wird die Modellierung der Benutzerpräferenzen von flach zu stereoskopisch verschoben.

Özet

In dieser Übersichtsarbeit wird zunächst das Problem der übergreifenden sequenziellen Empfehlung (CDSR) unter Verwendung eines vierdimensionalen Tensors definiert und anschließend die Darstellung der Mehrtyp-Eingaben unter mehrdimensionaler Dimensionsreduktion analysiert.
Aus einer Makroperspektive werden die mehrstufigen Fusionsstrukturen verschiedener Modelle über Domänen hinweg abstrahiert und deren Brücken für die Fusion diskutiert. Aus einer Mikroperspektive werden zunächst die grundlegenden Technologien und dann die zusätzlichen Lerntechnologien der bestehenden Modelle erläutert.
Abschließend werden die verfügbaren öffentlichen Datensätze und die repräsentativen experimentellen Ergebnisse präsentiert sowie einige Erkenntnisse für zukünftige Forschungsrichtungen in CDSR gegeben.

İstatistikler

Die verfügbare Information in OCCF ist auf die Interaktion zwischen Benutzer und Artikel beschränkt.
SOCCF legt größeren Wert auf die Reihenfolgebeziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Artikeln innerhalb einer Sequenz.
CD-OCCF erweitert den Blick von einer einzelnen Domäne auf mehrere Domänen, um die Datensparsamkeit in Empfehlungssystemen anzugehen.
CDSR kombiniert alle der oben genannten Richtungen und integriert zusätzlich sequenzielle Informationen basierend auf CD-OCCF und domänenübergreifende Informationen basierend auf SOCCF.

Alıntılar

"Durch die Integration und das Lernen von Interaktionsinformationen aus mehreren Domänen auf unterschiedlichen Granularitätsebenen wird die Modellierung der Benutzerpräferenzen von flach zu stereoskopisch verschoben."
"CDSR kombiniert alle der oben genannten Richtungen und integriert zusätzlich sequenzielle Informationen basierend auf CD-OCCF und domänenübergreifende Informationen basierend auf SOCCF."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

A Survey on Cross-Domain Sequential Recommendation

by Shu Chen,Zit... : arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.04971.pdf

Daha Derin Sorular

Wie können Modelle entwickelt werden, die Informationen aus mehr als zwei Domänen gleichzeitig verarbeiten und die Leistung in jeder Domäne verbessern?

Um Modelle zu entwickeln, die Informationen aus mehreren Domänen gleichzeitig verarbeiten und die Leistung in jeder Domäne verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Architektur des Modells so anzupassen, dass es in der Lage ist, Daten aus mehreren Domänen zu integrieren und zu verarbeiten. Dies kann durch die Implementierung von Multi-Task-Learning erreicht werden, bei dem das Modell gleichzeitig mehrere Aufgaben in verschiedenen Domänen lernt. Durch die gemeinsame Nutzung von Wissen und Merkmalen zwischen den Domänen kann das Modell eine verbesserte Leistung erzielen.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, fortschrittliche Techniken wie Transfer Learning zu nutzen, um Wissen aus einer Domäne auf andere Domänen zu übertragen. Durch die Übertragung von Wissen und Merkmalen aus einer Datenquelle auf andere kann das Modell von bereits gelernten Mustern profitieren und die Leistung in verschiedenen Domänen verbessern.
Zusätzlich können Ensemble-Methoden eingesetzt werden, bei denen mehrere Modelle kombiniert werden, um eine robustere und leistungsstärkere Vorhersage zu erzielen. Durch die Kombination von Modellen, die auf verschiedenen Domänen trainiert wurden, kann das Ensemble-Modell von der Vielfalt der Ansätze profitieren und eine verbesserte Leistung in jedem Bereich erzielen.

Wie können effektive Methoden entwickelt werden, um heterogene Informationen (z.B. Bild, Video) und traditionelle ID-basierte Informationen zu kombinieren, um die Herausforderungen in domänenübergreifenden Empfehlungen anzugehen?

Die Kombination von heterogenen Informationen wie Bildern, Videos und traditionellen ID-basierten Informationen in domänenübergreifenden Empfehlungen erfordert spezifische Ansätze, um die Vielfalt der Daten effektiv zu nutzen. Ein Ansatz besteht darin, multimodale Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten und zu integrieren. Diese Modelle können Techniken wie multimodale Fusion verwenden, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und eine umfassende Repräsentation zu erstellen.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, fortgeschrittene Technologien wie große Sprachmodelle und neuronale Netzwerke einzusetzen, um heterogene Informationen zu verarbeiten. Diese Modelle können dazu beitragen, komplexe Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen zu erfassen und eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zu ermöglichen.
Darüber hinaus können Graph-Neural Networks (GNNs) eingesetzt werden, um strukturierte Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu integrieren und Beziehungen zwischen den Datenpunkten zu modellieren. Durch die Verwendung von GNNs können komplexe Beziehungen zwischen heterogenen Daten effektiv erfasst und genutzt werden, um fundierte Empfehlungen zu generieren.

Wie können fortschrittliche Technologien wie große Sprachmodelle in CDSR eingesetzt werden, um größere Leistungssprünge zu erzielen?

Die Integration fortschrittlicher Technologien wie große Sprachmodelle in CDSR kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen führen. Durch die Verwendung von großen Sprachmodellen wie Transformer-Modellen können komplexe Muster und Abhängigkeiten in den Daten erfasst und genutzt werden, um präzisere und personalisiertere Empfehlungen zu generieren.
Ein Ansatz besteht darin, große Sprachmodelle als Encoder in CDSR-Modellen zu verwenden, um sequenzielle Informationen effektiv zu erfassen und zu verarbeiten. Diese Modelle können dazu beitragen, die Repräsentationen von Benutzern und Elementen in verschiedenen Domänen zu verbessern und eine tiefere Einsicht in die Benutzerpräferenzen zu gewinnen.
Darüber hinaus können große Sprachmodelle dazu beitragen, die semantische Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Datenpunkten zu erfassen und zu nutzen, um fundierte Empfehlungen zu generieren. Durch die Verwendung von fortschrittlichen Technologien wie großen Sprachmodellen können CDSR-Modelle eine verbesserte Leistung erzielen und präzisere Vorhersagen treffen.