論文の概要: ContrastVAE: Contrastive Variational AutoEncoder for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00456v1
• Date: Sat, 27 Aug 2022 03:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-04 02:05:17.426397
• Title: ContrastVAE: Contrastive Variational AutoEncoder for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: ContrastVAE:Sequential Recommendationのためのコントラスト変分オートエンコーダ
• Authors: Yu Wang, Hengrui Zhang, Zhiwei Liu, Liangwei Yang, Philip S. Yu
• Abstract要約: 本稿では,コントラスト学習を変分オートエンコーダの枠組みに組み込むことを提案する。 ContrastELBOは,従来のシングルビューELBOを2ビューケースに拡張した,新しいトレーニング目標である。 また、コントラストELBOの具体化として、コントラスト正規化を備えた2分岐VAEモデルであるContrastVAEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.02630582309427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Aiming at exploiting the rich information in user behaviour sequences, sequential recommendation has been widely adopted in real-world recommender systems. However, current methods suffer from the following issues: 1) sparsity of user-item interactions, 2) uncertainty of sequential records, 3) long-tail items. In this paper, we propose to incorporate contrastive learning into the framework of Variational AutoEncoders to address these challenges simultaneously. Firstly, we introduce ContrastELBO, a novel training objective that extends the conventional single-view ELBO to two-view case and theoretically builds a connection between VAE and contrastive learning from a two-view perspective. Then we propose Contrastive Variational AutoEncoder (ContrastVAE in short), a two-branched VAE model with contrastive regularization as an embodiment of ContrastELBO for sequential recommendation. We further introduce two simple yet effective augmentation strategies named model augmentation and variational augmentation to create a second view of a sequence and thus making contrastive learning possible. Experiments on four benchmark datasets demonstrate the effectiveness of ContrastVAE and the proposed augmentation methods. Codes are available at https://github.com/YuWang-1024/ContrastVAE
• Abstract（参考訳）: ユーザ行動シーケンスの豊富な情報を活用することを目的としたシーケンシャルレコメンデーションは,現実のレコメンデーションシステムにおいて広く採用されている。 しかし、現在の方法は以下の問題に苦しむ。 1)ユーザ間インタラクションのスパーシティ。 2) 逐次記録の不確実性 3)ロングテールアイテム。 本稿では,これらの課題を同時に解決するために,変分オートエンコーダの枠組みにコントラスト学習を組み込むことを提案する。 まず,従来の単視点elboを2視点ケースに拡張した新しい学習目標であるcon contrastelboを紹介し,理論上はvaeとコントラスト学習との関係を2視点視点から構築する。 そこで本研究では,コントラストリコメンデーションのためのコントラストボの具体例として,コントラストレギュライゼーションを用いた2分岐vaeモデルであるコントラスト変分オートエンコーダ(contrastvae)を提案する。 さらに,モデル拡張と変分拡張という,単純かつ効果的な拡張戦略を2つ導入して,シーケンスの2番目のビューを作成し,コントラスト学習を可能にした。 4つのベンチマークデータセットの実験では、ContrastVAEと提案手法の有効性が示されている。 コードはhttps://github.com/YuWang-1024/ContrastVAEで入手できる。

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