論文の概要: Probabilistic and Variational Recommendation Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09605v1
• Date: Thu, 20 May 2021 08:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 18:47:32.958994
• Title: Probabilistic and Variational Recommendation Denoising
• Title（参考訳）: 確率的・変動的勧告
• Authors: Yu Wang, Xin Xin, Zaiqiao Meng, Xiangnan He, Joemon Jose, Fuli Feng
• Abstract要約: 暗黙のフィードバックから学ぶことは、推奨システムの適用において最も一般的なケースの1つである。 本稿では,暗黙のフィードバックに対する確率的・変動的推薦を提案する。 提案したDPIとDVAEを4つの最先端レコメンデーションモデルに適用し、3つのデータセットで実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.879165033014026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from implicit feedback is one of the most common cases in the application of recommender systems. Generally speaking, interacted examples are considered as positive while negative examples are sampled from uninteracted ones. However, noisy examples are prevalent in real-world implicit feedback. A noisy positive example could be interacted but it actually leads to negative user preference. A noisy negative example which is uninteracted because of unawareness of the user could also denote potential positive user preference. Conventional training methods overlook these noisy examples, leading to sub-optimal recommendation. In this work, we propose probabilistic and variational recommendation denoising for implicit feedback. Through an empirical study, we find that different models make relatively similar predictions on clean examples which denote the real user preference, while the predictions on noisy examples vary much more across different models. Motivated by this observation, we propose denoising with probabilistic inference (DPI) which aims to minimize the KL-divergence between the real user preference distributions parameterized by two recommendation models while maximize the likelihood of data observation. We then show that DPI recovers the evidence lower bound of an variational auto-encoder when the real user preference is considered as the latent variables. This leads to our second learning framework denoising with variational autoencoder (DVAE). We employ the proposed DPI and DVAE on four state-of-the-art recommendation models and conduct experiments on three datasets. Experimental results demonstrate that DPI and DVAE significantly improve recommendation performance compared with normal training and other denoising methods. Codes will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: 暗黙のフィードバックから学ぶことは、推奨システムの適用において最も一般的なケースの1つである。 一般的には、相互作用した例は正と見なされ、負の例は非相互作用のものからサンプリングされる。 しかし、実世界の暗黙のフィードバックではノイズが多い。 ノイズの多いポジティブな例は相互作用できるが、実際にはネガティブなユーザの好みにつながる。 ユーザの無知のために相互作用しないノイズの多いネガティブな例は、潜在的にポジティブなユーザの好みを示すこともある。 従来の訓練方法はこれらの騒がしい例を見落とし、最適でない推奨に繋がる。 本研究では,暗黙的なフィードバックのための確率的・変動的推薦を提案する。 実験的な研究では、異なるモデルが実際のユーザーの好みを示すクリーンな例で比較的類似の予測をするのに対し、ノイズの多い例の予測は異なるモデルによって異なることが判明した。 本研究の目的は,データ観測の可能性を最大化しつつ,2つの推奨モデルによりパラメータ化される実際のユーザの嗜好分布間のKL偏差を最小化することである。 次に,実ユーザの嗜好を潜在変数として考えると,dpiは変分オートエンコーダのエビデンス下限を回復することを示す。 これは、変分オートエンコーダ(dvae)による第2の学習フレームワークにつながります。 提案したDPIとDVAEを4つの最先端レコメンデーションモデルに適用し、3つのデータセットで実験を行う。 実験の結果, DPIとDVAEは, 通常の訓練法および他の聴覚訓練法と比較して, 推奨性能を有意に向上した。 コードはオープンソースになる。

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