[論文レビュー] A Survey on Session-based Recommender Systems

Shoujin Wang, Longbing Cao+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2019

Recommender Systems and Techniques参考文献 217被引用数 76

ひとこと要約

この論文は、Session-based Recommender Systems（SBRSs）の包括的で統一的な調査を提供し、統一された問題設定、分類法、データ特性、課題、そして未開拓の研究方向を導入する。

ABSTRACT

Recommender systems (RSs) have been playing an increasingly important role for informed consumption, services, and decision-making in the overloaded information era and digitized economy. In recent years, session-based recommender systems (SBRSs) have emerged as a new paradigm of RSs. Different from other RSs such as content-based RSs and collaborative filtering-based RSs which usually model long-term yet static user preferences, SBRSs aim to capture short-term but dynamic user preferences to provide more timely and accurate recommendations sensitive to the evolution of their session contexts. Although SBRSs have been intensively studied, neither unified problem statements for SBRSs nor in-depth elaboration of SBRS characteristics and challenges are available. It is also unclear to what extent SBRS challenges have been addressed and what the overall research landscape of SBRSs is. This comprehensive review of SBRSs addresses the above aspects by exploring in depth the SBRS entities (e.g., sessions), behaviours (e.g., users' clicks on items) and their properties (e.g., session length). We propose a general problem statement of SBRSs, summarize the diversified data characteristics and challenges of SBRSs, and define a taxonomy to categorize the representative SBRS research. Finally, we discuss new research opportunities in this exciting and vibrant area.

研究の動機と目的

• コア概念（ユーザー、アイテム、アクション、インタラクション、セッション）に基づく統一SBRS問題設定を定義する。
• セッションデータの特性とSBRSが直面する独自の課題を特徴づける。
• 代表的なSBRSアプローチの分類法と体系的比較を提供する。
• SBRSsとsequence-aware recommender systems（SRSs）を明確に区別し、文献の不整合を解消する。
• SBRS研究の未解決の課題と有望な方向性を特定する。

提案手法

• SBRS研究を分類するための統一フレームワークと正式なSBRS問題定義を提案する。
• セッションデータに起因する多様なデータ特性と課題を要約する。
• 代表的なSBRSアプローチを、簡潔な技術的詳細を含む分類法に分類する。
• SBRSsとSRSsを区別し、研究の現状とギャップを概説する。
• 継続中のSBRS研究を導くための未解決の課題と将来の展望を論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SBRSsを定義するコアとなるエンティティ、振る舞い、特性は何か？
• RQ2 正式な問題定義とフレームワークを通じてSBRS研究をどのように統一できるか？
• RQ3 SBRS設計に影響を与えるセッションデータの主要な特徴と課題は何か？
• RQ4 SBRSアプローチは現在どのように分類されており、カテゴリ横断でどのような進展が得られているか？
• RQ5 SBRS研究を最も効果的に導く未解決の課題と将来の方向性は何か？

主な発見

• 統一されたSBRSフレームワークは、分野の曖昧さと不整合を減らす。
• 正式な問題定義は、セッション文脈や効用ベースの予測といったコア概念にSBRSを結びつける。
• SBRS設計のためのセッションデータの特性と課題の総合的な概説を提供する。
• SBRSアプローチの体系的な分類と比較を提示し、進展を可視化する。
• 本論文はSBRS研究を導くための未解決の課題と将来の機会を論じる。