論文の概要: Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06200v2
• Date: Tue, 15 Feb 2022 06:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 12:14:26.052996
• Title: Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 近傍強化コントラスト学習によるグラフ協調フィルタリングの改善
• Authors: Zihan Lin, Changxin Tian, Yupeng Hou and Wayne Xin Zhao
• Abstract要約: そこで我々は,NCL(Nighborhood-enriched Contrastive Learning)という新しいコントラスト学習手法を提案する。 相互作用グラフ上の構造的隣人に対しては、ユーザ(またはアイテム)とその構造的隣人を正のコントラスト的対とみなす新しい構造的対照的な目的を開発する。 実装では、ユーザ(またはアイテム)と隣人の表現は異なるGNN層の出力に対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.482674624323835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, graph collaborative filtering methods have been proposed as an effective recommendation approach, which can capture users' preference over items by modeling the user-item interaction graphs. In order to reduce the influence of data sparsity, contrastive learning is adopted in graph collaborative filtering for enhancing the performance. However, these methods typically construct the contrastive pairs by random sampling, which neglect the neighboring relations among users (or items) and fail to fully exploit the potential of contrastive learning for recommendation. To tackle the above issue, we propose a novel contrastive learning approach, named Neighborhood-enriched Contrastive Learning, named NCL, which explicitly incorporates the potential neighbors into contrastive pairs. Specifically, we introduce the neighbors of a user (or an item) from graph structure and semantic space respectively. For the structural neighbors on the interaction graph, we develop a novel structure-contrastive objective that regards users (or items) and their structural neighbors as positive contrastive pairs. In implementation, the representations of users (or items) and neighbors correspond to the outputs of different GNN layers. Furthermore, to excavate the potential neighbor relation in semantic space, we assume that users with similar representations are within the semantic neighborhood, and incorporate these semantic neighbors into the prototype-contrastive objective. The proposed NCL can be optimized with EM algorithm and generalized to apply to graph collaborative filtering methods. Extensive experiments on five public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed NCL, notably with 26% and 17% performance gain over a competitive graph collaborative filtering base model on the Yelp and Amazon-book datasets respectively. Our code is available at: https://github.com/RUCAIBox/NCL.
• Abstract（参考訳）: 近年,ユーザ・項目間インタラクショングラフをモデル化することにより,アイテムに対するユーザの嗜好を捉えるための効果的な推奨手法としてグラフ協調フィルタリング手法が提案されている。 データ疎度の影響を低減するため、グラフ協調フィルタリングにおいてコントラスト学習を採用して性能を向上させる。 しかし、これらの方法は通常、ランダムサンプリングによってコントラストペアを構築し、ユーザ(またはアイテム)間の隣り合う関係を無視し、コントラスト学習の可能性を十分に活用しない。 上記の課題に対処するために,NCL という,近隣の候補をコントラッシブなペアに明示的に組み込んだ新しいコントラスト学習手法を提案する。 具体的には、ユーザ(またはアイテム)の隣人について、それぞれグラフ構造と意味空間から紹介する。 相互作用グラフ上の構造的隣人に対しては、ユーザ(またはアイテム)とその構造的隣人を正のコントラスト的対とみなす新しい構造的対照的な目的を開発する。 実装では、ユーザ(またはアイテム)と隣人の表現は異なるGNN層の出力に対応する。 さらに, 意味空間における潜在的隣接関係を掘り下げるために, 類似表現を持つ利用者が意味空間内にあることを仮定し, それらの類似関係をプロトタイプ・コントラスト目的に組み込む。 提案したNCLをEMアルゴリズムで最適化し,グラフ協調フィルタリング法に適用するために一般化する。 5つの公開データセットに関する広範囲な実験が提案されているnclの有効性を示している。特にyelpとamazon-bookデータセットの競合グラフ協調フィルタリングベースモデルに対する26%と17%のパフォーマンス向上である。 コードはhttps://github.com/rucaibox/ncl。

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