論文の概要: Dual Metric Learning for Effective and Efficient Cross-Domain Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08490v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 09:18:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 13:29:54.863184
• Title: Dual Metric Learning for Effective and Efficient Cross-Domain Recommendations
• Title（参考訳）: 効果的なクロスドメインレコメンデーションのためのデュアルメトリック学習
• Authors: Pan Li and Alexander Tuzhilin
• Abstract要約: クロスドメインレコメンダーシステムは、消費者が異なるアプリケーションで有用なアイテムを識別するのを助けるためにますます価値があります。 既存のクロスドメインモデルは、通常、多くのオーバーラップユーザーを必要とするため、いくつかのアプリケーションでは取得が困難である。 本稿では,2つのドメイン間で情報を反復的に伝達する二元学習に基づく新しいクロスドメインレコメンデーションモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.6250759280292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross domain recommender systems have been increasingly valuable for helping consumers identify useful items in different applications. However, existing cross-domain models typically require large number of overlap users, which can be difficult to obtain in some applications. In addition, they did not consider the duality structure of cross-domain recommendation tasks, thus failing to take into account bidirectional latent relations between users and items and achieve optimal recommendation performance. To address these issues, in this paper we propose a novel cross-domain recommendation model based on dual learning that transfers information between two related domains in an iterative manner until the learning process stabilizes. We develop a novel latent orthogonal mapping to extract user preferences over multiple domains while preserving relations between users across different latent spaces. Furthermore, we combine the dual learning method with the metric learning approach, which allows us to significantly reduce the required common user overlap across the two domains and leads to even better cross-domain recommendation performance. We test the proposed model on two large-scale industrial datasets and six domain pairs, demonstrating that it consistently and significantly outperforms all the state-of-the-art baselines. We also show that the proposed model works well with very few overlap users to obtain satisfying recommendation performance comparable to the state-of-the-art baselines that use many overlap users.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインレコメンデータシステムは、消費者が異なるアプリケーションで有用なアイテムを識別するのを助けるためにますます重要になっている。 しかし、既存のクロスドメインモデルは一般的に多くの重複するユーザーを必要とし、一部のアプリケーションでは入手が困難である。 また、クロスドメインレコメンデーションタスクの双対性構造を考慮せず、ユーザとアイテム間の双方向潜時関係を考慮せず、最適なレコメンデーション性能を達成できなかった。 そこで本稿では,学習プロセスが安定化するまで,二つのドメイン間で情報を反復的に伝達する,二重学習に基づく新しいドメイン間推薦モデルを提案する。 本研究では,複数のドメインにまたがるユーザ嗜好を抽出し,異なる潜在空間にまたがるユーザ間の関係を保ちながら,新しい潜在直交マッピングを開発する。 さらに、二重学習法とメトリック学習法を組み合わせることで、2つのドメイン間の共通ユーザオーバーラップを大幅に削減し、ドメイン間の推薦性能をより向上させることができる。 提案モデルを2つの大規模産業データセットと6つのドメインペアでテストし,最先端のベースラインを一貫して大幅に上回っていることを示す。 また,提案モデルは,オーバーラップユーザが多い最先端のベースラインに匹敵する満足度の高いレコメンデーション性能を得るために,非常に少ないオーバラップユーザでも機能することを示した。

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