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https://blog.tensorflow.org/2023/04/training-recommendation-model-with-dynamic-embeddings.html?m=1
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dynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説
Sorry, something went wrong.
(理解が間違っているかもしれないが)推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上にEmbeddingテーブルを保持して置けなくなる。特にこれはonline machine learning(たとえばユーザのセッションがアイテムのsequenceで表現されたとき、そのsequenceを表すEmbeddingを計算し保持しておき、アイテムとの関連度を測ることで推薦するアイテムを決める、みたいなことが必要)では顕著である(この辺の理解が浅い)。しかし、ほとんどのEmbeddingはrarely seenなので、厳密なEmbeddingを保持しておくことに実用上の意味はなく、それらを単一のベクトルでできるとメモリ節約になって嬉しい(こういった処理をしてもtopNの推薦結果は変わらないと思われるので)。 これがdynamic embeddingのモチベであり、どうやってそれをTFで実装するか解説している。
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