論文の概要: Local Collaborative Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16103v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 06:26:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 02:16:19.230041
• Title: Local Collaborative Autoencoders
• Title（参考訳）: 局所協調型オートエンコーダ
• Authors: Minjin Choi, Yoonki Jeong, Joonseok Lee, and Jongwuk Lee
• Abstract要約: Local Collaborative Autoencoders (LOCA)は、一般化されたローカル潜時因子フレームワークである。 ベースモデルとしてオートエンコーダを採用することで、LOCAは意味のあるユーザとイテムの相互作用を表す潜在非線形パターンをキャプチャする。 実験の結果,locaはスケーラブルであり,いくつかのベンチマークにおいて最先端モデルよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.949779668853556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Top-N recommendation is a challenging problem because complex and sparse user-item interactions should be adequately addressed to achieve high-quality recommendation results. The local latent factor approach has been successfully used with multiple local models to capture diverse user preferences with different sub-communities. However, previous studies have not fully explored the potential of local models, and failed to identify many small and coherent sub-communities. In this paper, we present Local Collaborative Autoencoders (LOCA), a generalized local latent factor framework. Specifically, LOCA adopts different neighborhood ranges at the training and inference stages. Besides, LOCA uses a novel sub-community discovery method, maximizing the coverage of a union of local models and employing a large number of diverse local models. By adopting autoencoders as the base model, LOCA captures latent non-linear patterns representing meaningful user-item interactions within sub-communities. Our experimental results demonstrate that LOCA is scalable and outperforms state-of-the-art models on several public benchmarks, by 2.99~4.70% in Recall and 1.02~7.95% in NDCG, respectively.
• Abstract（参考訳）: 複雑なユーザとイテムのインタラクションは、高品質なレコメンデーション結果を得るために適切に対処する必要があるため、トップNレコメンデーションは難しい問題である。 ローカル潜在因子アプローチは、複数のローカルモデルで、異なるサブコミュニティで多様なユーザー好みをキャプチャするためにうまく使われてきた。 しかし、以前の研究では、局所的なモデルの可能性を十分に研究しておらず、多くの小規模でコヒーレントなサブコミュニティを特定することができなかった。 本稿では、一般化された局所潜在因子フレームワークであるLocal Collaborative Autoencoders(LOCA)を提案する。 特に、locaは訓練と推論の段階で異なる近隣範囲を採用する。 さらにlocaは、新しいサブコミュニティ発見手法を使用して、ローカルモデルの結合範囲を最大化し、多数の多様なローカルモデルを使用する。 ベースモデルとしてオートエンコーダを採用することで、LOCAはサブコミュニティ内の意味のあるユーザとイテムの相互作用を表す潜在非線形パターンをキャプチャする。 実験の結果,LOCAは複数の公開ベンチマークで2.99～4.70%,NDCGは1.02～7.95%,最先端モデルでは2.99～7.95%,スケーラビリティに優れていた。

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