論文の概要: ColdGAN: Resolving Cold Start User Recommendation by using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12566v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 08:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 02:47:37.025892
• Title: ColdGAN: Resolving Cold Start User Recommendation by using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: coldgan: 生成型adversarial networkによるコールドスタートユーザのレコメンデーションの解決
• Authors: Po-Lin Lai, Chih-Yun Chen, Liang-Wei Lo, Chien-Chin Chen
• Abstract要約: 我々は、この問題を解決するためにサイド情報を使用しない、エンドツーエンドのGANベースモデルであるColdGANを提案する。 提案手法は,最先端のレコメンデータに比べて性能が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1529342790344802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mitigating the new user cold-start problem has been critical in the recommendation system for online service providers to influence user experience in decision making which can ultimately affect the intention of users to use a particular service. Previous studies leveraged various side information from users and items; however, it may be impractical due to privacy concerns. In this paper, we present ColdGAN, an end-to-end GAN based model with no use of side information to resolve this problem. The main idea of the proposed model is to train a network that learns the rating distributions of experienced users given their cold-start distributions. We further design a time-based function to restore the preferences of users to cold-start states. With extensive experiments on two real-world datasets, the results show that our proposed method achieves significantly improved performance compared with the state-of-the-art recommenders.
• Abstract（参考訳）: 新たなユーザコールドスタート問題を緩和することは、オンラインサービスプロバイダが意思決定におけるユーザエクスペリエンスに影響を与えるためのレコメンデーションシステムにおいて、究極的には、特定のサービスを使用するユーザの意図に影響を及ぼす可能性がある。 これまでの研究では、ユーザやアイテムからのさまざまなサイド情報を活用するが、プライバシの懸念から実用的でない場合もある。 本稿では,この問題を解決するために側情報を使用しないエンドツーエンドのGANモデルであるColdGANを提案する。 提案モデルの主なアイデアは,コールドスタート分布を考慮した経験者の評価分布を学習するネットワークを訓練することである。 さらに、ユーザの好みをコールドスタート状態に戻すための時間ベースの関数を設計する。 実世界の2つのデータセットに対する広範な実験により,提案手法は最先端のレコメンデータと比較して性能を著しく向上することを示した。

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