論文の概要: An Evaluation Study of Generative Adversarial Networks for Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01815v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 20:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 15:46:19.944456
• Title: An Evaluation Study of Generative Adversarial Networks for Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: 協調フィルタリングのための生成型adversarial networkの評価研究
• Authors: Fernando Benjam\'in P\'erez Maurera, Maurizio Ferrari Dacrema, Paolo Cremonesi
• Abstract要約: 本研究は、原論文で発表された結果の再現に成功し、CFGANフレームワークと原評価で使用されるモデルとの相違が与える影響について論じる。 この研究は、CFGANと単純でよく知られた適切に最適化されたベースラインの選択を比較した実験的な分析をさらに拡張し、CFGANは高い計算コストにもかかわらず、それらに対して一貫して競合していないことを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.83628561622287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work explores the reproducibility of CFGAN. CFGAN and its family of models (TagRec, MTPR, and CRGAN) learn to generate personalized and fake-but-realistic rankings of preferences for top-N recommendations by using previous interactions. This work successfully replicates the results published in the original paper and discusses the impact of certain differences between the CFGAN framework and the model used in the original evaluation. The absence of random noise and the use of real user profiles as condition vectors leaves the generator prone to learn a degenerate solution in which the output vector is identical to the input vector, therefore, behaving essentially as a simple autoencoder. The work further expands the experimental analysis comparing CFGAN against a selection of simple and well-known properly optimized baselines, observing that CFGAN is not consistently competitive against them despite its high computational cost. To ensure the reproducibility of these analyses, this work describes the experimental methodology and publishes all datasets and source code.
• Abstract（参考訳）: 本研究はCFGANの再現性について考察する。 CFGANとそのモデル群(TagRec、MTPR、CRGAN)は、以前のインタラクションを使用してトップNレコメンデーションに対する好みのパーソナライズされた、偽の、現実的なランキングを生成する。 本研究は、原論文で発表された結果の再現に成功し、CFGANフレームワークと原評価で使用されるモデルとの相違が与える影響について論じる。 ランダムノイズの欠如と条件ベクトルとしての実際のユーザプロファイルの使用は、出力ベクトルが入力ベクトルと同一である縮退解を学習する傾向があるため、基本的には単純なオートエンコーダとして振る舞う。 この研究は、CFGANと単純でよく知られた適切に最適化されたベースラインの選択を比較した実験分析をさらに拡張し、CFGANは高い計算コストにもかかわらず、それらに対して一貫して競合しないことを示した。 これらの分析の再現性を確保するため、実験手法を記述し、すべてのデータセットとソースコードを公開する。

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