論文の概要: Ordinal Graph Gamma Belief Network for Social Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05106v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 09:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 14:14:46.959566
• Title: Ordinal Graph Gamma Belief Network for Social Recommender Systems
• Title（参考訳）: 社会推薦システムのための順序グラフガンマ信念ネットワーク
• Authors: Dongsheng Wang, Chaojie Wang, Bo Chen, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 我々は,階層型ベイズモデルであるオーディナルグラフファクター解析(OGFA)を開発し,ユーザ・イテムとユーザ・ユーザインタラクションを共同でモデル化する。 OGFAは、優れたレコメンデーションパフォーマンスを達成するだけでなく、代表ユーザの好みに応じた解釈可能な潜在因子も抽出する。 我々はOGFAを,マルチ確率層深層確率モデルであるオーディナルグラフガンマ信念ネットワークに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.9487910312535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To build recommender systems that not only consider user-item interactions represented as ordinal variables, but also exploit the social network describing the relationships between the users, we develop a hierarchical Bayesian model termed ordinal graph factor analysis (OGFA), which jointly models user-item and user-user interactions. OGFA not only achieves good recommendation performance, but also extracts interpretable latent factors corresponding to representative user preferences. We further extend OGFA to ordinal graph gamma belief network, which is a multi-stochastic-layer deep probabilistic model that captures the user preferences and social communities at multiple semantic levels. For efficient inference, we develop a parallel hybrid Gibbs-EM algorithm, which exploits the sparsity of the graphs and is scalable to large datasets. Our experimental results show that the proposed models not only outperform recent baselines on recommendation datasets with explicit or implicit feedback, but also provide interpretable latent representations.
• Abstract（参考訳）: 順序変数として表現されるユーザ-itemの相互作用だけでなく,ユーザ間の関係を記述したソーシャルネットワークを利用したリコメンデーションシステムを構築するために,ユーザ-itemとユーザ-ユーザインタラクションを共同でモデル化する階層型ベイズモデル(OGFA)を開発した。 OGFAは、優れたレコメンデーションパフォーマンスを達成するだけでなく、代表ユーザの好みに応じた解釈可能な潜在因子も抽出する。 我々はさらに、OGFAをオーディナルグラフガンマ信念ネットワークに拡張し、複数のセマンティックレベルでユーザの好みや社会的コミュニティをキャプチャするマルチ確率層深層確率モデルを提案する。 効率的な推論のために,グラフの幅を生かし,大規模データセットにスケーラブルな並列ハイブリッドGibs-EMアルゴリズムを開発した。 実験の結果,提案モデルは明示的あるいは暗黙的なフィードバックを伴うレコメンデーションデータセットのベースラインを上回っているだけでなく,解釈可能な潜在表現も提供できることがわかった。

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