論文の概要: Blurring-Sharpening Process Models for Collaborative Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09324v2
- Date: Thu, 6 Apr 2023 13:57:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 17:44:33.519436
- Title: Blurring-Sharpening Process Models for Collaborative Filtering
- Title（参考訳）: 協調フィルタリングのためのブラリングシャーププロセスモデル
- Authors: Jeongwhan Choi, Seoyoung Hong, Noseong Park, Sung-Bae Cho
- Abstract要約: 本稿では,BSPM(Blubring-sharpening Process Model)の概念について述べる。
我々の概念は、理論的には、既存の協調フィルタリングモデルの多くを仮定するだけでなく、リコールやNDCGの観点からも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.90737022395036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Collaborative filtering is one of the most fundamental topics for recommender
systems. Various methods have been proposed for collaborative filtering,
ranging from matrix factorization to graph convolutional methods. Being
inspired by recent successes of graph filtering-based methods and score-based
generative models (SGMs), we present a novel concept of blurring-sharpening
process model (BSPM). SGMs and BSPMs share the same processing philosophy that
new information can be discovered (e.g., new images are generated in the case
of SGMs) while original information is first perturbed and then recovered to
its original form. However, SGMs and our BSPMs deal with different types of
information, and their optimal perturbation and recovery processes have
fundamental discrepancies. Therefore, our BSPMs have different forms from SGMs.
In addition, our concept not only theoretically subsumes many existing
collaborative filtering models but also outperforms them in terms of Recall and
NDCG in the three benchmark datasets, Gowalla, Yelp2018, and Amazon-book. In
addition, the processing time of our method is comparable to other fast
baselines. Our proposed concept has much potential in the future to be enhanced
by designing better blurring (i.e., perturbation) and sharpening (i.e.,
recovery) processes than what we use in this paper.
- Abstract（参考訳）: 協調フィルタリングはレコメンダシステムにとって最も基本的なトピックの1つである。
行列分解からグラフ畳み込み法まで,協調フィルタリングのための様々な手法が提案されている。
近年のグラフフィルタリング法やスコアベース生成モデル(sgms)の成功に触発されて,bluring-sharpening process model(bspm)という新しい概念を提案する。
sgmsとbspmsは、新しい情報を発見できる(例えば、sgmsの場合は新しい画像が生成される)のと同じ処理哲学を共有し、元の情報は最初に摂動し、その後元の形式に復元される。
しかし、SGMとBSPMは異なる種類の情報を扱うため、最適な摂動と回復プロセスには根本的な相違がある。
したがって、我々のBSPMはSGMとは異なる形態である。
さらに,我々の概念は,既存の協調フィルタリングモデルの多くを理論的に活用するだけでなく,gowalla,yelp2018,amazon-bookの3つのベンチマークデータセットにおいて,リコールやndcgよりも優れています。
さらに,提案手法の処理時間は,他の高速ベースラインと同等である。
提案する概念は,我々が本論文で使用しているものよりも,ぼやけ(摂動)やシャープニング(回復)のプロセスをデザインすることで,将来性を高める可能性がある。
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