論文の概要: MGDCF: Distance Learning via Markov Graph Diffusion for Neural Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02338v2
• Date: Sat, 6 Jan 2024 16:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 01:00:22.239068
• Title: MGDCF: Distance Learning via Markov Graph Diffusion for Neural Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: mgdcf: ニューラルコラボレーティブフィルタリングのためのマルコフグラフ拡散による距離学習
• Authors: Jun Hu, Bryan Hooi, Shengsheng Qian, Quan Fang, Changsheng Xu
• Abstract要約: 現状のGNNベースCFモデルとコンテキスト符号化に基づく従来の1層NRLモデルとの等価性を示す。 マルコフグラフ拡散協調フィルタ (MGDCF) を用いて, 最先端のGNNベースCFモデルを一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.65234340724237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have recently been utilized to build Collaborative Filtering (CF) models to predict user preferences based on historical user-item interactions. However, there is relatively little understanding of how GNN-based CF models relate to some traditional Network Representation Learning (NRL) approaches. In this paper, we show the equivalence between some state-of-the-art GNN-based CF models and a traditional 1-layer NRL model based on context encoding. Based on a Markov process that trades off two types of distances, we present Markov Graph Diffusion Collaborative Filtering (MGDCF) to generalize some state-of-the-art GNN-based CF models. Instead of considering the GNN as a trainable black box that propagates learnable user/item vertex embeddings, we treat GNNs as an untrainable Markov process that can construct constant context features of vertices for a traditional NRL model that encodes context features with a fully-connected layer. Such simplification can help us to better understand how GNNs benefit CF models. Especially, it helps us realize that ranking losses play crucial roles in GNN-based CF tasks. With our proposed simple yet powerful ranking loss InfoBPR, the NRL model can still perform well without the context features constructed by GNNs. We conduct experiments to perform detailed analysis on MGDCF.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、最近、歴史的なユーザ-イテムインタラクションに基づいてユーザの好みを予測するために、コラボレーティブフィルタリング(CF)モデルを構築するために使用されている。 しかしながら、GNNベースのCFモデルが従来のネットワーク表現学習(NRL)アプローチとどのように関係しているかについては、ほとんど理解されていない。 本稿では,現状のGNNベースCFモデルとコンテキスト符号化に基づく従来の1層NRLモデルとの等価性を示す。 2種類の距離をトレードオフするマルコフプロセスに基づいて、マルコフグラフ拡散協調フィルタ(MGDCF)を提案し、最先端のGNNベースのCFモデルを一般化する。 学習可能なユーザ/イテム頂点埋め込みを伝播するトレーニング可能なブラックボックスとしてGNNを検討する代わりに、GNNを、完全に接続されたレイヤでコンテキスト特徴をエンコードする従来のNRLモデルに対して、頂点の一定のコンテキスト特徴を構築することができる訓練不可能なマルコフプロセスとして扱う。 このような単純化は、GNNがCFモデルにどのような恩恵をもたらすのかをよりよく理解するのに役立ちます。 特に、GNNベースのCFタスクにおいてランキング損失が重要な役割を担っていることに気付くのに役立ちます。 提案したシンプルだが強力なランキング損失InfoBPRにより、NRLモデルはGNNが構築したコンテキスト機能なしでも良好な性能を発揮する。 mgdcfの詳細な分析を行う実験を行った。

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