이지형 교수 연구실, SIGIR 2023 논문 게재 승인
- 인공지능학과
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- 2023-04-07
정보 및 지능 시스템 연구(지도교수: 이지형)의 양희윤(인공지능학과 석사과정), 최윤석(소프트웨어학과 박사과정), 김가형(인공지능학과 석사과정)의 “LOAM: Improving Long-tail Session-based Recommendation via Niche Walk Augmentation and Tail Session Mixup” 논문이 인공지능 및 정보검색 분야의 Top-tier 국제학술대회 (BK21 CS IF=4)인 SIGIR(The 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval) 2023에 최종 논문 게재가 승인되어 7월에 발표될 예정입니다.
본 연구에서는 추천 시스템 연구 분야 중 하나인 세션 기반 추천 시스템에서 데이터셋의 롱테일 분포로 인해 발생하는 롱테일 샘플의 추천 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두 가지 증강기법을 제안합니다. 데이터셋의 특성인 순차성과 함께 등장하는 아이템(Sequential, item co-occurrence)등을 고려하여 기존의 학습 샘플들과 유사하면서도 다양성이 있는 증강샘플을 생성하기 위해 세션들로 이루어진 그래프를 순회하는 입력 데이터 증강 기법, NWA(Niche Walk Augmentation)를 제안합니다. 또한, 모델의 다양한 아이템 예측과 일반화(generalization)를 위해 세션의 특성(representation)을 추출한 뒤에 mixup 기반의 증강을 한 번 더 진행하였습니다. 실험 결과, 기존 제안되었던 세션 기반 추천 모델에 증강 기법을 함께 사용했을 때, 전체 샘플에 추천 정확도 저하를 최소화하면서 다양성을 향상시켰고, 롱테일 샘플에 대해 향상된 정확도와 다양성을 달성하였습니다.
[논문] Heeyoon Yang, YunSeok Choi, Gahyung Kim, and Jee-Hyong Lee. “ LOAM: Improving Long-tail Session-based Recommendation via Niche Walk Augmentation and Tail Session Mixup”, In Proceedings of 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2023), July 2023.
[Abstract] Session-based recommendation aims to predict the user’s next action based on anonymous sessions without using side information. Most of the real-world session datasets are sparse and have long-tail item distribution. Although long-tail item recommendation plays a crucial role in improving user satisfaction, only a few methods have been proposed to take the long-tail session recommendation into consideration. Previous works in handling data sparsity problems are mostly limited to self-supervised learning techniques with heuristic augmentation which can ruin the original characteristic of session datasets, sequential and co-occurrences, and make noisier short sessions by dropping items and cropping sequences. We propose a novel method, LOAM, improving LOng-tail session-based recommendation via niche walk Augmentation and tail session Mixup, that alleviates popularity bias and enhances long-tail recommendation performance. LOAM consists of two modules, Niche Walk Augmentation (NWA) and Tail Session Mixup (TSM). NWA can generate synthetic sessions considering long-tail distribution which are likely to be found in original datasets, unlike previous heuristic methods, and expose a recommender model to various item transitions with global information. This improves the item coverage of recommendations. TSM makes the model more generalized and robust by interpolating sessions at the representation level. It encourages the recommender system to predict niche items with more diversity and relevance. We conduct extensive experiments with four real-world datasets and verify that our methods greatly improve tail performance while balancing overall performance.