論文の概要: Challenging the Myth of Graph Collaborative Filtering: a Reasoned and Reproducibility-driven Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00404v2
• Date: Mon, 27 May 2024 15:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 12:18:33.708375
• Title: Challenging the Myth of Graph Collaborative Filtering: a Reasoned and Reproducibility-driven Analysis
• Title（参考訳）: グラフ協調フィルタリングの神話の整合性:推論と再現性に基づく分析
• Authors: Vito Walter Anelli, Daniele Malitesta, Claudio Pomo, Alejandro Bellogín, Tommaso Di Noia, Eugenio Di Sciascio,
• Abstract要約: 本稿では,6つの人気グラフと最近のグラフ推薦モデルの結果を再現するコードを提案する。 これらのグラフモデルと従来の協調フィルタリングモデルを比較する。 ユーザの近所からの情報フローを調べることにより,データセット構造における内在的特徴にどのようなモデルが影響するかを同定することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.972595036856035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of graph neural network-based models (GNNs) has significantly advanced recommender systems by effectively modeling users and items as a bipartite, undirected graph. However, many original graph-based works often adopt results from baseline papers without verifying their validity for the specific configuration under analysis. Our work addresses this issue by focusing on the replicability of results. We present a code that successfully replicates results from six popular and recent graph recommendation models (NGCF, DGCF, LightGCN, SGL, UltraGCN, and GFCF) on three common benchmark datasets (Gowalla, Yelp 2018, and Amazon Book). Additionally, we compare these graph models with traditional collaborative filtering models that historically performed well in offline evaluations. Furthermore, we extend our study to two new datasets (Allrecipes and BookCrossing) that lack established setups in existing literature. As the performance on these datasets differs from the previous benchmarks, we analyze the impact of specific dataset characteristics on recommendation accuracy. By investigating the information flow from users' neighborhoods, we aim to identify which models are influenced by intrinsic features in the dataset structure. The code to reproduce our experiments is available at: https://github.com/sisinflab/Graph-RSs-Reproducibility.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークベースモデル(GNN)の成功は、ユーザとアイテムを二部グラフとして効果的にモデル化することで、大幅に進歩したレコメンデーションシステムである。 しかしながら、多くのオリジナルのグラフベースの研究は、分析対象の特定の構成に対する妥当性を検証せずに、ベースライン論文の結果を採用することが多い。 私たちの研究は、結果の複製性に注目して、この問題に対処しています。 一般的な3つのベンチマークデータセット(Gowalla、Yelp 2018、Amazon Book)上で、NGCF、DGCF、LightGCN、SGL、UltraGCN、GFCFの6つの人気グラフレコメンデーションモデル(NGCF、DGCF、LightGCN、SGL、UltraGCN、GFCF)の結果の再現に成功したコードを示す。 さらに,これらのグラフモデルと従来の協調フィルタリングモデルとの比較を行った。 さらに、既存の文献に確立された設定を欠いている2つの新しいデータセット(AllrecipesとBookCrossing)に研究を拡張した。 これらのデータセットのパフォーマンスが以前のベンチマークと異なるため、特定のデータセット特性がレコメンデーション精度に与える影響を分析する。 ユーザの近所からの情報フローを調べることにより,データセット構造における内在的特徴にどのようなモデルが影響するかを同定することを目的とする。 実験を再現するコードは、https://github.com/sisinflab/Graph-RSs-Reproducibility.comで公開されている。

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