論文の概要: Diverse Preference Augmentation with Multiple Domains for Cold-start Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00327v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 10:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 20:37:55.473932
• Title: Diverse Preference Augmentation with Multiple Domains for Cold-start Recommendations
• 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複数のドメインによる多様な選好強化
• Authors: Yan Zhang, Changyu Li, Ivor W. Tsang, Hui Xu, Lixin Duan, Hongzhi Yin, Wen Li, Jie Shao
• Abstract要約: メタラーニングをベースとした多元的ドメインを用いた多元的推論拡張フレームワークを提案する。 我々は、疎結合の場合の過度な適合を扱うために、新しい関心領域において多様な評価を生成する。 これらの評価は、選好メタラーナーを学ぶためのメタトレーニング手順に導入され、優れた一般化能力が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.47380209981348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cold-start issues have been more and more challenging for providing accurate recommendations with the fast increase of users and items. Most existing approaches attempt to solve the intractable problems via content-aware recommendations based on auxiliary information and/or cross-domain recommendations with transfer learning. Their performances are often constrained by the extremely sparse user-item interactions, unavailable side information, or very limited domain-shared users. Recently, meta-learners with meta-augmentation by adding noises to labels have been proven to be effective to avoid overfitting and shown good performance on new tasks. Motivated by the idea of meta-augmentation, in this paper, by treating a user's preference over items as a task, we propose a so-called Diverse Preference Augmentation framework with multiple source domains based on meta-learning (referred to as MetaDPA) to i) generate diverse ratings in a new domain of interest (known as target domain) to handle overfitting on the case of sparse interactions, and to ii) learn a preference model in the target domain via a meta-learning scheme to alleviate cold-start issues. Specifically, we first conduct multi-source domain adaptation by dual conditional variational autoencoders and impose a Multi-domain InfoMax (MDI) constraint on the latent representations to learn domain-shared and domain-specific preference properties. To avoid overfitting, we add a Mutually-Exclusive (ME) constraint on the output of decoders to generate diverse ratings given content data. Finally, these generated diverse ratings and the original ratings are introduced into the meta-training procedure to learn a preference meta-learner, which produces good generalization ability on cold-start recommendation tasks. Experiments on real-world datasets show our proposed MetaDPA clearly outperforms the current state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: ユーザーやアイテムの急速な増加で正確なレコメンデーションを提供する上で、コールドスタートの問題はますます難しくなっている。 既存のほとんどのアプローチは、補助情報および/またはトランスファー学習を伴うクロスドメインレコメンデーションに基づくコンテンツ認識レコメンデーションを通じて、難解な問題を解決しようとする。 それらのパフォーマンスは、非常にスパースなユーザとイテムのインタラクション、利用できないサイド情報、ドメイン共有ユーザによって制約されることが多い。 近年,ラベルにノイズを付加してメタ学習を行うメタリーナーが,オーバーフィッティングを回避し,新しいタスクで優れた性能を示すことが証明されている。 本稿では,アイテムに対するユーザの嗜好をタスクとして扱うことによって,メタ学習に基づく複数のソースドメインを持つ多種多様な嗜好拡張フレームワークを提案する。 一 新しい利害関係(標的領域)において多種多様な評価を生成して、疎通の場合の過度な適合を処理し、 二 コールドスタート問題を軽減するためのメタラーニングスキームを通じて、対象領域の選好モデルを学ぶこと。 具体的には、まず2条件変分オートエンコーダによるマルチソースドメイン適応を行い、潜在表現にマルチドメインinfomax(mdi)制約を課し、ドメイン共有およびドメイン固有の選好特性を学ぶ。 オーバーフィッティングを避けるため、デコーダの出力にMutually-Exclusive(ME)制約を加えて、与えられたコンテンツデータに対して様々なレーティングを生成する。 最後に、これら生成された多種多様な評価と原評価をメタトレーニング手順に導入し、選好メタラーナーを学習し、コールドスタートレコメンデーションタスクに優れた一般化能力をもたらす。 実世界のデータセットの実験により、提案したMetaDPAは、現在の最先端のベースラインよりも明らかに優れています。

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