Основні поняття
非アイテムページは次のアイテム選択に有益な情報を提供し、次のアイテム予測の性能を向上させる。
Анотація
本研究では、次のアイテム予測のためのシーケンシャル推薦モデルに非アイテムページを統合する方法を提案している。
まず、HypTrailsフレームワークを使用して、非アイテムページが次の相互作用に影響を与えるという仮説を検証した。その結果、非アイテムページは有益な情報を提供することが示された。
次に、非アイテムページを表現する3つの方法を提案した:
一意のページID (UPID)
コンテンツベースのページID (CPID)
ページ埋め込み (PE)
これらの表現方法を、GRU4Rec、CASER、NARM、SASRec、BERT4Rec、CORE、LightSANSなどの一般的な推薦モデルに統合した。
合成データセットSynDSを使用して、非アイテムページの有用性を検証した。さらに、Coveo-Search、Coveo-Pageview、Fashionの3つの実世界データセットでも評価を行った。
結果は、非アイテムページを適切に表現することで、すべての分析対象のモデルの次のアイテム予測性能が向上することを示している。特に、ページ埋め込み表現が最も良い結果を示した。
Статистика
次のアイテム予測の性能向上は、非アイテムページを適切に表現することで実現できる。
Цитати
特に、ページ埋め込み表現を用いることで、すべての分析対象のモデルの次のアイテム予測性能が向上した。