論文の概要: Sparsity Regularization For Cold-Start Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10711v3
• Date: Fri, 28 Jan 2022 17:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 12:16:37.356284
• Title: Sparsity Regularization For Cold-Start Recommendation
• Title（参考訳）: コールドスタートレコメンデーションのためのスパーシティ規則化
• Authors: Aksheshkumar Ajaykumar Shah and Hemanth Venkateswara
• Abstract要約: ユーザ人口統計とユーザ嗜好を組み合わせることで,ユーザベクタのための新しい表現を導入する。 我々は,スパースユーザ・購入行動を利用したコールド・スタート・レコメンデーションのための新しいスパース・逆モデルSRLGANを開発した。 SRLGANを2つの一般的なデータセットで評価し、最先端の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.848143873095096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, Generative Adversarial Networks (GANs) have been applied to the problem of Cold-Start Recommendation, but the training performance of these models is hampered by the extreme sparsity in warm user purchase behavior. In this paper we introduce a novel representation for user-vectors by combining user demographics and user preferences, making the model a hybrid system which uses Collaborative Filtering and Content Based Recommendation. Our system models user purchase behavior using weighted user-product preferences (explicit feedback) rather than binary user-product interactions (implicit feedback). Using this we develop a novel sparse adversarial model, SRLGAN, for Cold-Start Recommendation leveraging the sparse user-purchase behavior which ensures training stability and avoids over-fitting on warm users. We evaluate the SRLGAN on two popular datasets and demonstrate state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 近年, コールドスタート勧告問題に対してGAN(Generative Adversarial Networks)が適用されているが, これらのモデルのトレーニング性能は, 温かいユーザの購入行動の極端に疎らさによって阻害されている。 本稿では,ユーザ人口統計とユーザの嗜好を組み合わせることにより,ユーザ-ベクトルの新たな表現法を提案する。 本システムでは,二元的ユーザ製品間インタラクション(簡易フィードバック)ではなく,重み付けされたユーザ製品選好(テストフィードバック)を用いて,ユーザ購入行動のモデル化を行う。 これを用いて, 温かいユーザへの過度な適合を回避し, トレーニング安定性を保証したスパースユーザ購入行動を活用した, 冷水星推薦のための新しいスパース対逆モデルSRLGANを開発した。 SRLGANを2つの一般的なデータセットで評価し、最先端の結果を示す。

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