論文の概要: Causal Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01868v5
• Date: Mon, 14 Aug 2023 15:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 00:01:42.432511
• 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: Causal Collaborative Filteringは、協調フィルタリングとレコメンデーションにおける因果関係をモデル化するためのフレームワークである。 従来のCFアルゴリズムの多くは、単純化された因果グラフの下で、実際にCCFの特殊なケースであることを示す。 そこで我々は,$do$-operationに対する条件付き介入手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.22155187512759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many of the traditional recommendation algorithms are designed based on the fundamental idea of mining or learning correlative patterns from data to estimate the user-item correlative preference. However, pure correlative learning may lead to Simpson's paradox in predictions, and thus results in sacrificed recommendation performance. Simpson's paradox is a well-known statistical phenomenon, which causes confusions in statistical conclusions and ignoring the paradox may result in inaccurate decisions. Fortunately, causal and counterfactual modeling can help us to think outside of the observational data for user modeling and personalization so as to tackle such issues. In this paper, we propose Causal Collaborative Filtering (CCF) -- a general framework for modeling causality in collaborative filtering and recommendation. We provide a unified causal view of CF 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 $do$-operations so that we can estimate the user-item causal preference based on the 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 and reduce the Simpson's paradox problem of many CF algorithms.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーションアルゴリズムの多くは、データから相関パターンをマイニングしたり学習したりする基本的な考え方に基づいて設計されている。 しかし、純粋な相関学習はシンプソンの予測のパラドックスにつながる可能性があり、その結果、推奨性能が犠牲になる。 シンプソンのパラドックスはよく知られた統計現象であり、統計的な結論の混乱を引き起こし、パラドックスを無視して不正確な決定を下す。 幸いなことに、因果的および反事実的モデリングは、ユーザーモデリングとパーソナライズのために観察データの外を考えるのに役立つ。 本稿では,コラボレーティブフィルタリングとレコメンデーションの因果関係をモデル化するための汎用フレームワークであるcausal collaborative filtering (ccf)を提案する。 我々は、CF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は、単純化因果グラフの下で実際にCCFの特別なケースであることを示す。 次に,$do$操作に対する条件付き介入手法を提案し,観察データに基づいてユーザ・項目の因果関係を推定する。 最後に,ユーザの嗜好を推定する汎用の対物制約学習フレームワークを提案する。 従来型とランダム型の2種類の実世界のデータセットについて実験を行い,提案手法が推薦性能を改善し,多くのcfアルゴリズムにおけるシンプソンのパラドックス問題を低減できることを示した。

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