Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-supervised Learning Meets Factorization: Learning to Recommend with Chain Graph Model

論文の概要: Semi-supervised Learning Meets Factorization: Learning to Recommend with Chain Graph Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02452v1
Date: Thu, 5 Mar 2020 06:34:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 06:23:56.344289
Title: Semi-supervised Learning Meets Factorization: Learning to Recommend with Chain Graph Model
Title（参考訳）: 半教師付き学習が因子化を満たす - チェーングラフモデルによる推奨学習
Authors: Chaochao Chen, Kevin C. Chang, Qibing Li, Xiaolin Zheng
Abstract要約: 潜在因子モデル(LFM)は、優れたパフォーマンスとスケーラビリティのために、レコメンデーションシステムにおいて多くの注目を集めています。半教師付き学習(SSL)は、ラベル(評価)の空間性の問題を軽減する効果的な方法を提供する。 SSL と LFM を結合する新しい確率的連鎖グラフモデル (CGM) を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.007141894770054
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently latent factor model (LFM) has been drawing much attention in recommender systems due to its good performance and scalability. However, existing LFMs predict missing values in a user-item rating matrix only based on the known ones, and thus the sparsity of the rating matrix always limits their performance. Meanwhile, semi-supervised learning (SSL) provides an effective way to alleviate the label (i.e., rating) sparsity problem by performing label propagation, which is mainly based on the smoothness insight on affinity graphs. However, graph-based SSL suffers serious scalability and graph unreliable problems when directly being applied to do recommendation. In this paper, we propose a novel probabilistic chain graph model (CGM) to marry SSL with LFM. The proposed CGM is a combination of Bayesian network and Markov random field. The Bayesian network is used to model the rating generation and regression procedures, and the Markov random field is used to model the confidence-aware smoothness constraint between the generated ratings. Experimental results show that our proposed CGM significantly outperforms the state-of-the-art approaches in terms of four evaluation metrics, and with a larger performance margin when data sparsity increases.
Abstract（参考訳）: 近年,遅延因子モデル(lfm)は性能と拡張性が向上し,レコメンダシステムにおいて注目を集めている。しかし、既存の LFM では、既知値のみに基づいて評価行列の欠落を予測しているため、評価行列の間隔は常に性能を制限している。一方、半教師付き学習(SSL)は、アフィニティグラフの滑らかさの洞察に基づいてラベル伝搬を行うことにより、ラベル(評価)の空間問題を緩和する効果的な方法を提供する。しかし、グラフベースのSSLは、レコメンデーションを直接適用する場合、深刻なスケーラビリティとグラフの信頼性に悩まされる。本稿では,SSL と LFM を結合する新しい確率的連鎖グラフモデル (CGM) を提案する。提案したCGMはベイジアンネットワークとマルコフ確率場を組み合わせたものである。ベイズネットワークはレーティングの生成と回帰の手順をモデル化し、マルコフランダム場は生成したレーティング間の信頼と認識の滑らかさの制約をモデル化する。実験の結果,提案したCGMは4つの評価指標で最先端の手法よりも優れており,データ空間が大きくなると性能差が大きくなることがわかった。

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