論文の概要: RecFusion: A Binomial Diffusion Process for 1D Data for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08947v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 15:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:45:00.739684
• Title: RecFusion: A Binomial Diffusion Process for 1D Data for Recommendation
• Title（参考訳）: refusion: 1次元データによる推薦のための二項拡散プロセス
• Authors: Gabriel B\'en\'edict, Olivier Jeunen, Samuele Papa, Samarth Bhargav, Daan Odijk, Maarten de Rijke
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションのための拡散モデルからなるRecFusionを提案する。 1次元ベクトル上での拡散を定式化し、2次元拡散を提案する。 提案する拡散モデルでは,MRIやCTなどの医療領域において,推奨システム以上の意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.227216925977956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose RecFusion, which comprise a set of diffusion models for recommendation. Unlike image data which contain spatial correlations, a user-item interaction matrix, commonly utilized in recommendation, lacks spatial relationships between users and items. We formulate diffusion on a 1D vector and propose binomial diffusion, which explicitly models binary user-item interactions with a Bernoulli process. We show that RecFusion approaches the performance of complex VAE baselines on the core recommendation setting (top-n recommendation for binary non-sequential feedback) and the most common datasets (MovieLens and Netflix). Our proposed diffusion models that are specialized for 1D and/or binary setups have implications beyond recommendation systems, such as in the medical domain with MRI and CT scans.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レコメンデーションのための拡散モデルを構成するRecFusionを提案する。 空間相関を含む画像データとは異なり、レコメンデーションで一般的に利用されるユーザ-テーマインタラクションマトリックスは、ユーザとアイテム間の空間的関係を欠いている。 1次元ベクトル上の拡散を定式化し、二項拡散を提案し、ベルヌーイ過程と二項ユーザ・イテム相互作用を明示的にモデル化する。 RecFusionは、コアレコメンデーション設定(バイナリ非シーケンスフィードバックのTop-nレコメンデーション)と最も一般的なデータセット(MovieLensとNetflix)に基づいて、複雑なVAEベースラインのパフォーマンスにアプローチする。 提案する拡散モデルでは,MRIやCTなどの医療領域において,1Dおよび/またはバイナリ設定に特化している。

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