論文の概要: Causal Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01868v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 04:16:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:42:59.659411
• Title: Causal Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: 因果的協調フィルタリング
• Authors: Shuyuan Xu, Yingqiang Ge, Yunqi Li, Zuohui Fu, Xu Chen, Yongfeng Zhang
• Abstract要約: 協調フィルタリングアルゴリズムは、パーソナライズされたレコメンデーションの基盤となるメカニズムを駆動する基本的なアルゴリズムである。 協調フィルタリングとレコメンダシステムにおける因果関係をモデル化するための一般的なフレームワークである因果協調フィルタリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.808952109402863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are important and valuable tools for many personalized services. Collaborative Filtering (CF) algorithms -- among others -- are fundamental algorithms driving the underlying mechanism of personalized recommendation. Many of the traditional CF algorithms are designed based on the fundamental idea of mining or learning correlative patterns from data for matching, including memory-based methods such as user/item-based CF as well as learning-based methods such as matrix factorization and deep learning models. However, advancing from correlative learning to causal learning is an important problem, since causal/counterfactual modeling helps us to go beyond the observational data for user modeling and personalized. In this work, we propose Causal Collaborative Filtering (CCF) -- a general framework for modeling causality in collaborative filtering and recommender systems. We first provide a unified causal view of collaborative filtering and mathematically show that many of the traditional CF algorithms are actually special cases of CCF under simplified causal graphs. We then propose a conditional intervention approach for do-calculus so that we can estimate the causal relations based on observational data. Finally, we further propose a general counterfactual constrained learning framework for estimating the user-item preferences. Experiments are conducted on two types of real-world datasets -- traditional and randomized trial data -- and results show that our framework can improve the recommendation performance of many CF algorithms.
• Abstract（参考訳）: リコメンダーシステムは、多くのパーソナライズされたサービスにとって重要で価値のあるツールです。 協調フィルタリング(CF)アルゴリズムは、パーソナライズされたレコメンデーションの基盤となるメカニズムを駆動する基本的なアルゴリズムである。 従来のCFアルゴリズムの多くは、ユーザ/アイテムベースのCFなどのメモリベースの方法、マトリックスファクタリゼーションやディープラーニングモデルなどの学習ベースの方法など、マッチングのためのデータから相関パターンをマイニングまたは学習するという基本的なアイデアに基づいて設計されています。 しかし,相関学習から因果学習への移行は重要な問題であり,因果モデリングはユーザモデリングとパーソナライズのための観察データを超えるのに役立つ。 本研究では,協調フィルタリングとレコメンダーシステムの因果関係をモデル化する汎用フレームワークであるCausal Collaborative Filtering (CCF)を提案する。 まず,協調フィルタリングの統一因果ビューを提供し,従来のcfアルゴリズムの多くが単純な因果グラフの下でccfの特殊ケースであることを示す。 次に,観測データに基づいて因果関係を推定できるように,do-calculusに対する条件付き介入手法を提案する。 最後に,ユーザの嗜好を推定する汎用的な反事実制約学習フレームワークを提案する。 実験は2種類の実世界のデータセット – 従来型とランダム化された試験データ -- で行われ、その結果、フレームワークは多くのCFアルゴリズムの推奨性能を向上させることができることが示された。

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