論文の概要: Semi-supervised Collaborative Filtering by Text-enhanced Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07085v1
• Date: Sun, 28 Jun 2020 05:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 02:23:53.295314
• Title: Semi-supervised Collaborative Filtering by Text-enhanced Domain Adaptation
• Title（参考訳）: テキストエンハンスドメイン適応による半教師あり協調フィルタリング
• Authors: Wenhui Yu and Xiao Lin and Junfeng Ge and Wenwu Ou and Zheng Qin
• Abstract要約: 半教師付き学習課題として、疎い暗黙のフィードバックを推奨する問題を考察する。 もっとも難しいケースにフォーカスします -- ユーザや項目の重複はありません。 我々は、潜在空間を整列させるためにアンカーポイントとして、ドメイン不変のテキスト特徴を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.93934837792708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data sparsity is an inherent challenge in the recommender systems, where most of the data is collected from the implicit feedbacks of users. This causes two difficulties in designing effective algorithms: first, the majority of users only have a few interactions with the system and there is no enough data for learning; second, there are no negative samples in the implicit feedbacks and it is a common practice to perform negative sampling to generate negative samples. However, this leads to a consequence that many potential positive samples are mislabeled as negative ones and data sparsity would exacerbate the mislabeling problem. To solve these difficulties, we regard the problem of recommendation on sparse implicit feedbacks as a semi-supervised learning task, and explore domain adaption to solve it. We transfer the knowledge learned from dense data to sparse data and we focus on the most challenging case -- there is no user or item overlap. In this extreme case, aligning embeddings of two datasets directly is rather sub-optimal since the two latent spaces encode very different information. As such, we adopt domain-invariant textual features as the anchor points to align the latent spaces. To align the embeddings, we extract the textual features for each user and item and feed them into a domain classifier with the embeddings of users and items. The embeddings are trained to puzzle the classifier and textual features are fixed as anchor points. By domain adaptation, the distribution pattern in the source domain is transferred to the target domain. As the target part can be supervised by domain adaptation, we abandon negative sampling in target dataset to avoid label noise. We adopt three pairs of real-world datasets to validate the effectiveness of our transfer strategy. Results show that our models outperform existing models significantly.
• Abstract（参考訳）: データスパシティは、ユーザーの暗黙のフィードバックからほとんどのデータが収集されるレコメンデータシステムにおいて、固有の課題である。 これは効果的なアルゴリズムを設計するのに2つの困難を生じさせる: 第一に、ユーザーの大多数はシステムとのわずかなインタラクションしか持たず、学習に十分なデータがない;第二に、暗黙的なフィードバックに負のサンプルはなく、負のサンプルを生成するために負のサンプリングを実行するのが一般的である。 しかし、この結果、多くの潜在的な正のサンプルが負のサンプルとして誤記され、データのスパーシティが誤記問題を悪化させる結果となる。 これらの課題を解決するため,暗黙的なフィードバックを半教師付き学習課題として推薦する問題を考察し,それを解決するためのドメイン適応を探る。 密なデータから学んだ知識を疎いデータに転送し、最も困難なケースに焦点を当てます。 この極端なケースでは、2つのデータセットを直接埋め込むことは、非常に異なる情報をエンコードするため、むしろ準最適である。 したがって、潜在空間を整列するアンカーポイントとして、ドメイン不変なテクスト的特徴を採用する。 埋め込みを整合させるために,各ユーザとアイテムのテキストの特徴を抽出し,ユーザとアイテムの埋め込みを伴うドメイン分類器に入力する。 埋め込みは分類器を困らせるように訓練され、テキストの特徴はアンカーポイントとして固定される。 ドメイン適応により、ソースドメイン内の分散パターンはターゲットドメインに転送される。 対象部分はドメイン適応によって監視できるため、ラベルノイズを避けるために対象データセットの負のサンプリングを放棄する。 転送戦略の有効性を検証するために,実世界のデータセットを3組採用する。 その結果,我々のモデルは既存モデルよりも大幅に優れていた。

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