Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance of Hyperbolic Geometry Models on Top-N Recommendation Tasks

論文の概要: Performance of Hyperbolic Geometry Models on Top-N Recommendation Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06716v1
Date: Sat, 15 Aug 2020 13:21:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-28 20:54:01.646909
Title: Performance of Hyperbolic Geometry Models on Top-N Recommendation Tasks
Title（参考訳）: トップN勧告課題における双曲幾何モデルの性能
Authors: Leyla Mirvakhabova, Evgeny Frolov, Valentin Khrulkov, Ivan Oseledets, Alexander Tuzhilin
Abstract要約: 標準的な協調フィルタリング問題の解法として,双曲幾何学に基づく単純なオートエンコーダを提案する。現代の多くのディープラーニング技術とは対照的に、私たちは単一の隠れレイヤのみを使用してソリューションを構築します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 72.62702932371148
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a simple autoencoder based on hyperbolic geometry for solving standard collaborative filtering problem. In contrast to many modern deep learning techniques, we build our solution using only a single hidden layer. Remarkably, even with such a minimalistic approach, we not only outperform the Euclidean counterpart but also achieve a competitive performance with respect to the current state-of-the-art. We additionally explore the effects of space curvature on the quality of hyperbolic models and propose an efficient data-driven method for estimating its optimal value.
Abstract（参考訳）: 標準的な協調フィルタリング問題の解法として,双曲幾何学に基づく単純なオートエンコーダを提案する。現代の多くのディープラーニング技術とは対照的に、単一の隠れレイヤだけでソリューションを構築しています。注目すべきは、そのような最小主義的アプローチであっても、ユークリッド的アプローチよりも優れているだけでなく、現在の最先端技術に関して競争的なパフォーマンスを達成することである。さらに,双曲モデルの品質に及ぼす空間曲率の影響についても検討し,その最適値を推定するための効率的なデータ駆動法を提案する。

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