論文の概要: Towards a Better Understanding of Linear Models for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12937v1
• Date: Thu, 27 May 2021 04:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 16:30:56.217447
• Title: Towards a Better Understanding of Linear Models for Recommendation
• Title（参考訳）: 推薦のための線形モデルの理解を深める
• Authors: Ruoming Jin and Dong Li and Jing Gao and Zhi Liu and Li Chen and Yang Zhou
• Abstract要約: 2つの基本回帰および行列分解法に対する閉形式解の導出と解析を行う。 閉形式解に対するパラメータ(ハイパーパラメータ)の探索に新しい学習アルゴリズムを導入する。 実験の結果、基本モデルとその閉形式解は、確かに最先端モデルと非常に競合することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.422943262159933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, linear regression models, such as EASE and SLIM, have shown to often produce rather competitive results against more sophisticated deep learning models. On the other side, the (weighted) matrix factorization approaches have been popular choices for recommendation in the past and widely adopted in the industry. In this work, we aim to theoretically understand the relationship between these two approaches, which are the cornerstones of model-based recommendations. Through the derivation and analysis of the closed-form solutions for two basic regression and matrix factorization approaches, we found these two approaches are indeed inherently related but also diverge in how they "scale-down" the singular values of the original user-item interaction matrix. This analysis also helps resolve the questions related to the regularization parameter range and model complexities. We further introduce a new learning algorithm in searching (hyper)parameters for the closed-form solution and utilize it to discover the nearby models of the existing solutions. The experimental results demonstrate that the basic models and their closed-form solutions are indeed quite competitive against the state-of-the-art models, thus, confirming the validity of studying the basic models. The effectiveness of exploring the nearby models are also experimentally validated.
• Abstract（参考訳）: 近年、EASEやSLIMのような線形回帰モデルは、より洗練されたディープラーニングモデルに対してかなり競争力のある結果をもたらすことがしばしば示されている。 一方、(重み付けされた)行列分解アプローチは、過去に推奨の選択肢として人気があり、業界で広く採用されてきた。 本研究では,モデルベースレコメンデーションの基礎となる2つのアプローチの関係を理論的に理解することを目的とする。 2つの基本回帰および行列因数分解に対する閉形式解の導出と解析により、これらの2つのアプローチは本質的に関連性があるが、元のユーザ-イテム相互作用行列の特異値の「スケールダウン」方法にも相違があることが判明した。 この分析は、正規化パラメータ範囲とモデル複雑度に関連する問題の解決にも役立ちます。 さらに,閉形式解の(ハイパー)パラメータを探索する新しい学習アルゴリズムを導入し,それを用いて既存解の近傍モデルの発見を行う。 実験結果から, 基本モデルとその閉形式解は, 現状のモデルとかなり競合していることが明らかとなり, 基礎モデル研究の有効性が確認された。 近くのモデルを探索する効果も実験的に検証される。

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