論文の概要: Cross-domain Recommender Systems via Multimodal Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13887v3
• Date: Mon, 17 Feb 2025 08:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:02:39.009921
• Title: Cross-domain Recommender Systems via Multimodal Domain Adaptation
• Title（参考訳）: マルチモーダルドメイン適応によるクロスドメインレコメンダシステム
• Authors: Adamya Shyam, Ramya Kamani, Venkateswara Rao Kagita, Vikas Kumar,
• Abstract要約: コラボレーティブ・フィルタリング(CF)は、レコメンダ・システムを構築するための最も顕著な実装戦略の1つです。 クロスドメインCFは、複数のドメインにまたがる共通のエンティティ(ユーザまたはアイテム)を見つけることで、データ疎結合の問題を軽減する。 本稿では,ドメイン間のエンティティの埋め込みを整合させるドメイン適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.306402684958048
• License:
• Abstract: Collaborative Filtering (CF) has emerged as one of the most prominent implementation strategies for building recommender systems. The key idea is to exploit the usage patterns of individuals to generate personalized recommendations. CF techniques, especially for newly launched platforms, often face a critical issue known as the data sparsity problem, which greatly limits their performance. Cross-domain CF alleviates the problem of data sparsity by finding a common set of entities (users or items) across the domains, which then act as a conduit for knowledge transfer. Nevertheless, most real-world datasets are collected from different domains, so they often lack information about anchor points or reference information for entity alignment. This paper introduces a domain adaptation technique to align the embeddings of entities across domains. Our approach first exploits the available textual and visual information to independently learn a multi-view latent representation for each entity in the auxiliary and target domains. The different representations of the entity are then fused to generate the corresponding unified representation. A domain classifier is then trained to learn the embedding for the domain alignment by fixing the unified features as the anchor points. Experiments on \AS{four} publicly available benchmark datasets indicate the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: コラボレーティブ・フィルタリング(CF)は、レコメンダ・システムを構築するための最も顕著な実装戦略の1つです。 鍵となるアイデアは、個人の使用パターンを利用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成することだ。 CFテクニック、特に新しくローンチされたプラットフォームでは、データスパシティ問題として知られる重要な問題に直面し、パフォーマンスを著しく制限する。 クロスドメインCFは、複数のドメインにまたがる共通のエンティティ(ユーザまたはアイテム)を見つけることで、データ疎結合の問題を緩和し、知識伝達の導管として機能する。 それでも、現実世界のデータセットの多くは異なるドメインから収集されるため、アンカーポイントに関する情報やエンティティアライメントのための参照情報がないことが多い。 本稿では,ドメイン間のエンティティの埋め込みを整合させるドメイン適応手法を提案する。 提案手法は,まず利用可能なテキスト情報と視覚情報を利用して,補助ドメインと対象ドメインの各エンティティに対する多視点潜在表現を独立に学習する。 エンティティの異なる表現は融合され、対応する統一表現を生成する。 ドメイン分類器は、統一された特徴をアンカーポイントとして固定することで、ドメインアライメントの埋め込みを学ぶように訓練される。 As{four}公開ベンチマークデータセットの実験から,提案手法の有効性が示唆された。

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