論文の概要: COMET: Convolutional Dimension Interaction for Collaborative Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14129v5
- Date: Tue, 17 Aug 2021 18:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 03:04:41.776371
- Title: COMET: Convolutional Dimension Interaction for Collaborative Filtering
- Title（参考訳）: COMET:協調フィルタリングのための畳み込み次元相互作用
- Authors: Zhuoyi Lin, Lei Feng, Xingzhi Guo, Yu Zhang, Rui Yin, Chee Keong Kwoh,
Chi Xu
- Abstract要約: 本稿では,歴史的相互作用と埋め込み次元の高次相互作用パターンを同時にモデル化するCOMETと呼ばれる新しい潜在因子モデルを提案する。
具体的には、COMETは、最初は歴史的相互作用の埋め込みを水平に積み重ね、結果として2つの「埋め込みマップ」となる。
このようにして、内部相互作用と次元相互作用は、異なる大きさのカーネルを持つ畳み込みニューラルネットワークによって同時に利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.799611667681233
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Latent factor models play a dominant role among recommendation techniques.
However, most of the existing latent factor models assume both historical
interactions and embedding dimensions are independent of each other, and thus
regrettably ignore the high-order interaction information among historical
interactions and embedding dimensions. In this paper, we propose a novel latent
factor model called COMET (COnvolutional diMEnsion inTeraction), which
simultaneously model the high-order interaction patterns among historical
interactions and embedding dimensions. To be specific, COMET stacks the
embeddings of historical interactions horizontally at first, which results in
two "embedding maps". In this way, internal interactions and dimensional
interactions can be exploited by convolutional neural networks with kernels of
different sizes simultaneously. A fully-connected multi-layer perceptron is
then applied to obtain two interaction vectors. Lastly, the representations of
users and items are enriched by the learnt interaction vectors, which can
further be used to produce the final prediction. Extensive experiments and
ablation studies on various public implicit feedback datasets clearly
demonstrate the effectiveness and the rationality of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 潜在因子モデルはレコメンデーション技術において主要な役割を果たす。
しかし、既存の潜在因子モデルの多くは、歴史的相互作用と埋め込み次元は互いに独立であり、故意に歴史的相互作用と埋め込み次元の間の高次相互作用情報を無視している。
本稿では,歴史的相互作用と埋め込み次元の高次相互作用パターンを同時にモデル化するCOMET(Convolutional diMEnsion in Teraction)と呼ばれる新しい潜在因子モデルを提案する。
具体的には、COMETは、最初は歴史的相互作用の埋め込みを水平に積み重ね、結果として2つの「埋め込みマップ」となる。
このように、内部相互作用と次元相互作用は、異なる大きさの核を同時に持つ畳み込みニューラルネットワークによって利用することができる。
次に、完全連結多層パーセプトロンを適用し、2つの相互作用ベクトルを得る。
最後に、ユーザとアイテムの表現は学習された相互作用ベクトルによって豊かにされ、最終的な予測を生成するためにさらに使用できる。
提案手法の有効性と合理性を明らかにするため,各種公開暗黙フィードバックデータセットの広範な実験とアブレーション実験を行った。
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