Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bootstrapping User and Item Representations for One-Class Collaborative Filtering

論文の概要: Bootstrapping User and Item Representations for One-Class Collaborative Filtering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06323v1
Date: Thu, 13 May 2021 14:24:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-14 18:40:05.788489
Title: Bootstrapping User and Item Representations for One-Class Collaborative Filtering
Title（参考訳）: 1クラス協調フィルタリングのためのユーザおよびアイテム表現のブートストラップ
Authors: Dongha Lee, SeongKu Kang, Hyunjun Ju, Chanyoung Park, Hwanjo Yu
Abstract要約: ワンクラスの協調フィルタリング(OCCF)は、ポジティブに関連があるがまだ相互作用していないユーザーとアイテムのペアを特定することです。本論文では,否定的なサンプリングを必要としない新しいOCCFフレームワークであるBUIRを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.30834981766022
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The goal of one-class collaborative filtering (OCCF) is to identify the user-item pairs that are positively-related but have not been interacted yet, where only a small portion of positive user-item interactions (e.g., users' implicit feedback) are observed. For discriminative modeling between positive and negative interactions, most previous work relied on negative sampling to some extent, which refers to considering unobserved user-item pairs as negative, as actual negative ones are unknown. However, the negative sampling scheme has critical limitations because it may choose "positive but unobserved" pairs as negative. This paper proposes a novel OCCF framework, named as BUIR, which does not require negative sampling. To make the representations of positively-related users and items similar to each other while avoiding a collapsed solution, BUIR adopts two distinct encoder networks that learn from each other; the first encoder is trained to predict the output of the second encoder as its target, while the second encoder provides the consistent targets by slowly approximating the first encoder. In addition, BUIR effectively alleviates the data sparsity issue of OCCF, by applying stochastic data augmentation to encoder inputs. Based on the neighborhood information of users and items, BUIR randomly generates the augmented views of each positive interaction each time it encodes, then further trains the model by this self-supervision. Our extensive experiments demonstrate that BUIR consistently and significantly outperforms all baseline methods by a large margin especially for much sparse datasets in which any assumptions about negative interactions are less valid.
Abstract（参考訳）: OCCF(One-class collaborative filtering)の目標は、肯定的な関連性があるがまだ相互作用していないユーザ-イットのペアを識別することであり、ユーザ-イットの相互作用のごく一部(例えば、ユーザの暗黙のフィードバック)が観察される。正の相互作用と負の相互作用の間の識別的モデリングでは、以前の研究のほとんどは、負のサンプリングにある程度依存していた。しかし、負のサンプリングスキームは「正だが観測されていない」ペアを負として選ぶことができるため、限界がある。本稿では,新たなOCCFフレームワークであるBUIRを提案する。第1のエンコーダは、第2のエンコーダの出力を目標として予測するように訓練され、第2のエンコーダは、第1のエンコーダをゆっくりと近似して一貫したターゲットを提供する。さらに、BUIRは、エンコーダ入力に確率的データ拡張を適用することにより、OCCFのデータ空間問題を効果的に軽減する。ユーザやアイテムの周辺情報に基づいて、BUIRは符号化されるたびに各ポジティブなインタラクションの強化ビューをランダムに生成し、さらにこの自己スーパービジョンによってモデルをトレーニングする。広範な実験により、buirは、特に負の相互作用に関する仮定が妥当でない多くのスパースデータセットにおいて、ベースラインメソッドを一貫して著しく上回っています。

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