Основные тренды и прогнозы для машинного обучения и последовательных рекомендаций в 2024 году

Исследование последовательных рекомендаций. Часть 3: Машинное обучение в 2024 году

Введение

В третьей части нашей серии статей об исследовании последовательных рекомендаций мы рассмотрим роль машинного обучения (МО) в текущей и будущей парадигме последовательных рекомендаций. Мы обсудим последние достижения в области обучения с подкреплением (RL), генеративных состязательных сетей (GAN) и больших языковых моделей (LLM) и их применение к задачам последовательных рекомендаций. Кроме того, мы рассмотрим ключевые тенденции и проблемы в области МО для последовательных рекомендаций и дадим прогноз того, как МО будет формировать эту область в 2024 году и далее.

Роль обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением (RL) - это область МО, которая позволяет агентам учиться оптимальным стратегиям в сложных средах путем взаимодействия с ними и получения вознаграждения или наказания за свои действия. В контексте последовательных рекомендаций RL можно использовать для обучения агента генерированию релевантных последовательностей элементов для пользователей с учетом их исторических взаимодействий и целей.

В последние годы было разработано несколько методов RL для последовательных рекомендаций. Одним из наиболее успешных является модель обучения с подкреплением на графиках (Graph Convolutional Reinforcement Learning, GCRL) , которая использует сверточные нейронные сети на графах для обучения агента навигации по графику элементов и действий. Другим выдающимся методом является модель временных разностных разностей с ценностями (Recurrent Neural Network with Value Iteration, RNN-VI), которая использует рекуррентные нейронные сети для моделирования динамики последовательности и оценки ценности различных действий.

Роль генеративных состязательных сетей

Генеративные состязательные сети (GAN) - это тип МО, который использует две нейронные сети: генератор и дискриминатор. Генератор учится создавать новые данные, похожие на заданный набор данных, в то время как дискриминатор учится отличать сгенерированные данные от реальных. GAN можно использовать для генерации реалистичных последовательностей элементов для последовательных рекомендаций.

Недавние исследования показали, что GAN можно эффективно использовать для последовательных рекомендаций. Например, модель последовательных рекомендаций на основе генеративно-состязательных сетей (Sequential Recommendation Generative Adversarial Networks, SRGAN) использует GAN для обучения генератора генерировать реалистичные последовательности элементов, которые максимально похожи на исторические последовательности пользователей. Другая многообещающая модель, рекомендующая система на основе генеративно-состязательных сетей с сиамской архитектурой (Siamese Generative Adversarial Network Recommender System, SiGARS), использует архитектуру с двумя сетями GAN для совместного обучения генератора рекомендаций и дискриминатора, который определяет, являются ли сгенерированные последовательности релевантными для пользователей.

Роль крупных языковых моделей

Крупные языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и BERT, продемонстрировали выдающиеся возможности понимания и генерации естественного языка. Их можно использовать для улучшения последовательных рекомендаций, предоставляя более естественные и привлекательные взаимодействия.

Некоторые недавние модели используют LLM для понимания и генерации элементов рекомендаций. Например, модель последовательных рекомендаций на основе предобученных языковых моделей (Sequential Recommendation Pre-trained Language Models, SRPLM) использует GPT-3 для понимания исторических взаимодействий пользователей и генерации релевантных последовательностей элементов. Другая модель, гибридная модель последовательных рекомендаций на основе крупных языковых моделей и сверточных нейронных сетей (Hybrid Sequential Recommendation with Large Language Models and Convolutional Neural Networks, HSRLM-CNN), объединяет LLM с CNN для обучения модели рекомендаций, которая может генерировать последовательности элементов, учитывая как текстовые данные об элементах, так и исторические взаимодействия пользователей.

Ключевые тенденции и проблемы

По мере развития области последовательных рекомендаций появляются следующие ключевые тенденции и проблемы:

• Интеграция нескольких источников данных: Последовательные рекомендательные системы все чаще интегрируют несколько источников данных, таких как текстовые данные об элементах, метаданные о пользователях и данные о контексте. Это требует разработки моделей, которые могут эффективно обрабатывать разнородные данные и извлекать из них релевантную информацию.
• Персонализация на уровне пользователя: Последовательные рекомендательные системы становятся все более персонализированными, учитывая уникальные предпочтения, интересы и цели каждого пользователя. Это требует разработки моделей, которые могут учиться индивидуальным шаблонам последовательностей и генерировать рекомендации, отвечающие конкретным потребностям каждого пользователя.
• Эффективность и масштабируемость: Последовательные рекомендательные системы должны быть эффективными и масштабируемыми, чтобы обрабатывать большие объемы данных и генерировать рекомендации в режиме реального времени. Это требует разработки моделей, которые могут эффективно обучаться и обслуживаться на больших наборах данных.
• Этика и справедливость: Последовательные рекомендательные системы должны быть разработаны с учетом этических соображений и справедливости. Это требует разработки моделей, которые непредвзяты, недискриминационны и не усиливают существующее неравенство.

Прогноз на 2024 год и далее

Мы ожидаем, что в 2024 году и далее МО продолжит играть решающую роль в области последовательных рекомендаций. Вот некоторые прогнозы на будущие тенденции:

• Более широкое использование RL, GAN и LLM: RL, GAN и LLM станут все более распространенными в последовательных рекомендательных системах. Эти методы обеспечат новые уровни понимания и генерации последовательностей элементов, повышая актуальность и привлекательность рекомендаций.
• Персонализация, основанная на временных последовательностях: Последовательные рекомендательные системы будут уделять больше внимания персонализации, основанной на временных последовательностях. Модели будут учиться уникальным шаблонам последовательностей каждого пользователя и генерировать рекомендации, которые учитывают их временные изменения интересов и предпочтений.
• Повышенное использование контекстных данных: Последовательные рекомендательные системы будут более эффективно использовать контекстные данные, такие как время, место и устройство. Это позволит им генерировать рекомендации, которые лучше соответствуют текущему контексту пользователя, делая их более релевантными и полезными.
• Этические соображения: Этические соображения будут иметь все большее значение в области последовательных рекомендаций. Модели будут разрабатываться с учетом справедливости, непредвзятости и прозрачности, чтобы избежать усиления существующего неравенства и обеспечения справедливого и недискриминационного пользовательского опыта.

Заключение

Машинное обучение является движущей силой инноваций в области последовательных рекомендаций, открывая новые возможности для понимания и генерации последовательностей элементов. По мере развития МО мы ожидаем, что последовательные рекомендательные системы станут более персонализированными, актуальными и этичными. Эти системы будут играть важную роль в предоставлении пользователям привлекательного и увлекательного опыта, направляя их через постоянно растущий ландшафт контента.