TTT4Rec은 순차적 추천 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크이다. 기존 모델들은 훈련 데이터만을 사용하여 고정된 매개변수로 추천을 수행하지만, TTT4Rec은 테스트 시간 학습(TTT) 기법을 활용하여 실시간으로 모델 매개변수를 업데이트한다.
TTT4Rec의 주요 구성 요소는 다음과 같다:
TTT4Rec은 세 가지 벤치마크 데이터셋(Gowalla, Twitch-100k, Amazon-video-game)에서 평가되었으며, 기존 최신 모델들을 능가하는 성능을 보였다. 특히 훈련 데이터가 제한적이거나 사용자 행동이 변동성이 높은 경우에 TTT4Rec의 장점이 두드러졌다. 이는 TTT4Rec이 동적 사용자 행동을 효과적으로 모델링할 수 있음을 보여준다.
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by Zhaoqi Yang,... lúc arxiv.org 10-01-2024
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