論文の概要: RecFusion: A Binomial Diffusion Process for 1D Data for Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08947v3
- Date: Thu, 7 Sep 2023 20:55:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 17:57:20.142666
- 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): 48.77168472848952
- 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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