論文の概要: Sampler Design for Implicit Feedback Data by Noisy-label Robust Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07204v1
• Date: Sun, 28 Jun 2020 05:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 02:23:24.822810
• Title: Sampler Design for Implicit Feedback Data by Noisy-label Robust Learning
• Title（参考訳）: 雑音ラベルロバスト学習による入射フィードバックデータのサンプリング設計
• Authors: Wenhui Yu and Zheng Qin
• Abstract要約: 暗黙的なフィードバックデータに対する雑音ラベルの頑健な学習に基づく適応型サンプリング器を設計する。 モデルを用いてユーザの好みを予測し、観測されたデータラベルの可能性を最大化して学習する。 次に、これらのノイズラベルのリスクを検討し、ノイズラベルのRobust BPOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.76804332450971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit feedback data is extensively explored in recommendation as it is easy to collect and generally applicable. However, predicting users' preference on implicit feedback data is a challenging task since we can only observe positive (voted) samples and unvoted samples. It is difficult to distinguish between the negative samples and unlabeled positive samples from the unvoted ones. Existing works, such as Bayesian Personalized Ranking (BPR), sample unvoted items as negative samples uniformly, therefore suffer from a critical noisy-label issue. To address this gap, we design an adaptive sampler based on noisy-label robust learning for implicit feedback data. To formulate the issue, we first introduce Bayesian Point-wise Optimization (BPO) to learn a model, e.g., Matrix Factorization (MF), by maximum likelihood estimation. We predict users' preferences with the model and learn it by maximizing likelihood of observed data labels, i.e., a user prefers her positive samples and has no interests in her unvoted samples. However, in reality, a user may have interests in some of her unvoted samples, which are indeed positive samples mislabeled as negative ones. We then consider the risk of these noisy labels, and propose a Noisy-label Robust BPO (NBPO). NBPO also maximizes the observation likelihood while connects users' preference and observed labels by the likelihood of label flipping based on the Bayes' theorem. In NBPO, a user prefers her true positive samples and shows no interests in her true negative samples, hence the optimization quality is dramatically improved. Extensive experiments on two public real-world datasets show the significant improvement of our proposed optimization methods.
• Abstract（参考訳）: 暗黙のフィードバックデータは、簡単に収集でき、一般に適用できるため、広く推奨されている。 しかし,暗黙的なフィードバックデータに対するユーザの好みの予測は,肯定的な(指示された)サンプルと無指示のサンプルしか観察できないため,難しい課題である。 負のサンプルとラベルなしの正のサンプルとを区別することは困難である。 ベイジアン・パーソナライズド・ランキング (bpr) のような既存の作品では、負のサンプルとして未入力のアイテムが一様にサンプリングされているため、ノイズの多い問題が発生している。 このギャップに対処するために,暗黙的フィードバックデータに対する雑音ラベルロバスト学習に基づく適応型サンプリング器を設計する。 この問題を定式化するために、まずベイズ点最適化(BPO)を導入し、最大値推定により行列因子化(MF)などのモデルを学ぶ。 我々は,モデルに対するユーザの好みを予測し,観察されたデータラベルの確率を最大化することで学習する。 しかし、実際には、ユーザは、偽造されていないサンプルのいくつかに興味を持っているかもしれない。 次に,これらの雑音ラベルのリスクを検討し,雑音ラベルロバストbpo(nbpo)を提案する。 NBPOはまた、ベイズの定理に基づくラベルフリップの可能性によって、ユーザの好みと観測ラベルを接続しながら観察可能性も最大化する。 NBPOでは、ユーザは正の正のサンプルを好み、正の負のサンプルに何の関心も示さないため、最適化品質は劇的に改善される。 2つのパブリックな実世界のデータセットに関する広範囲な実験は、提案手法の大幅な改善を示している。

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