論文の概要: Where are we in embedding spaces? A Comprehensive Analysis on Network Embedding Approaches for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08908v1
• Date: Wed, 19 May 2021 03:46:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 13:39:47.339303
• Title: Where are we in embedding spaces? A Comprehensive Analysis on Network Embedding Approaches for Recommender Systems
• Title（参考訳）: 埋め込みスペースはどこにありますか? Recommender システムにおけるネットワーク埋め込み手法に関する総合的分析
• Authors: Sixiao Zhang, Hongxu Chen, Xiao Ming, Lizhen Cui, Hongzhi Yin, Guandong Xu
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションシステムにおいて,双曲空間と双曲埋め込みをいつ,どこで使用するかに関する理論的解析と実験結果を提供する。 我々は、異なる潜在空間モデル上でのユークリッド空間と双曲空間の性能を比較することで、回答を評価する。 本稿では,SCML とハイパーボリックバージョン HSCML という,メトリクス学習に基づく推薦手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.32394422015953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperbolic space and hyperbolic embeddings are becoming a popular research field for recommender systems. However, it is not clear under what circumstances the hyperbolic space should be considered. To fill this gap, This paper provides theoretical analysis and empirical results on when and where to use hyperbolic space and hyperbolic embeddings in recommender systems. Specifically, we answer the questions that which type of models and datasets are more suited for hyperbolic space, as well as which latent size to choose. We evaluate our answers by comparing the performance of Euclidean space and hyperbolic space on different latent space models in both general item recommendation domain and social recommendation domain, with 6 widely used datasets and different latent sizes. Additionally, we propose a new metric learning based recommendation method called SCML and its hyperbolic version HSCML. We evaluate our conclusions regarding hyperbolic space on SCML and show the state-of-the-art performance of hyperbolic space by comparing HSCML with other baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 双曲空間と双曲埋め込みはレコメンダシステムのための人気のある研究分野となっている。 しかし、どのような状況で双曲空間を考えるべきかは明らかではない。 このギャップを埋めるために、本論文は、レコメンダシステムにおいて双曲空間と双曲埋め込みを使うタイミングと場所に関する理論的解析と実証結果を提供する。 具体的には、どのタイプのモデルとデータセットが双曲空間にもっと適しているか、どの潜在サイズを選ぶべきか、という疑問に答える。 一般項目推薦ドメインとソーシャルレコメンデーションドメインのいずれにおいても,ユークリッド空間と双曲空間のパフォーマンスを,広く使用されている6つのデータセットと異なる潜在サイズで比較して評価した。 さらに,SCML とハイパーボリックバージョン HSCML という,メトリクス学習に基づく新しいレコメンデーション手法を提案する。 SCMLにおける双曲空間に関する結論を評価し,HSCMLと他のベースライン法との比較により,双曲空間の最先端性能を示す。

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