- Googleが音楽推薦のためにTransformerアーキテクチャを活用しているアプローチを説明
- このアプローチは、ユーザーの行動のシーケンスを理解し、ユーザーのコンテキストに基づいて好みを予測することを目的としている
- TransformerアーキテクチャはNLPや大規模言語モデルで示されているように、入力データのシーケンスを理解するのに適しているとGoogleの研究者は考えている
- 自己注意層は、テキスト内の単語間の関係を捉え、ユーザーの行動間の関係を解決できる可能性がある
- Transformerベースの推奨システムは、アイテムの取得、ランキング、フィルタリングの3つのフェーズで構成されており、ランキングには既存のランキングモデルとTransformerが組み合わされている
- Googleの研究者によると、初期の実験では、スキップ率の低下とユーザーが音楽を聴く時間の増加という推奨システムの改善が示されている
Googleの研究者は、Transformerアーキテクチャを音楽推薦システムに適用し、ユーザーの行動とコンテキストに基づいて推奨を行う方法を提案しています。このアプローチは、ユーザーの行動のシーケンスを理解し、ユーザーの好みを予測するために使用される可能性があります。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/09/transofrmer-based-recommender/