論文の概要: IDVT: Interest-aware Denoising and View-guided Tuning for Social Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15926v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 10:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 13:43:10.661179
• Title: IDVT: Interest-aware Denoising and View-guided Tuning for Social Recommendation
• Title（参考訳）: IDVT:ソーシャルレコメンデーションのための関心ある認知的認知とビュー誘導チューニング
• Authors: Dezhao Yang, Jianghong Ma, Shanshan Feng, Haijun Zhang, Zhao Zhang
• Abstract要約: ソーシャル接続されたユーザは、同様の好みを共有し、レコメンデーションの精度を高め、コールドスタートの問題に対処することが想定される。 我々の統計分析は、多くのソーシャル・コネクテッド・ユーザーが共通の関心を共有していないソーシャルネットワークにおいて、かなりの量のノイズを示唆している。 ソーシャルレコメンデーションのための革新的なアンダーラインインタレストアウェアアンダーラインデノイングとアンダーラインビュー誘導アンダーラインタニング(IDVT)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.357199827776988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the information age, recommendation systems are vital for efficiently filtering information and identifying user preferences. Online social platforms have enriched these systems by providing valuable auxiliary information. Socially connected users are assumed to share similar preferences, enhancing recommendation accuracy and addressing cold start issues. However, empirical findings challenge the assumption, revealing that certain social connections can actually harm system performance. Our statistical analysis indicates a significant amount of noise in the social network, where many socially connected users do not share common interests. To address this issue, we propose an innovative \underline{I}nterest-aware \underline{D}enoising and \underline{V}iew-guided \underline{T}uning (IDVT) method for the social recommendation. The first ID part effectively denoises social connections. Specifically, the denoising process considers both social network structure and user interaction interests in a global view. Moreover, in this global view, we also integrate denoised social information (social domain) into the propagation of the user-item interactions (collaborative domain) and aggregate user representations from two domains using a gating mechanism. To tackle potential user interest loss and enhance model robustness within the global view, our second VT part introduces two additional views (local view and dropout-enhanced view) for fine-tuning user representations in the global view through contrastive learning. Extensive evaluations on real-world datasets with varying noise ratios demonstrate the superiority of IDVT over state-of-the-art social recommendation methods.
• Abstract（参考訳）: 情報時代のレコメンデーションシステムは,情報のフィルタリングやユーザの好みの特定に不可欠である。 オンラインソーシャルプラットフォームは、貴重な補助情報を提供することで、これらのシステムを強化してきた。 ソーシャルに繋がったユーザーは、同様の好みを共有し、推奨精度を高め、コールドスタート問題に対処すると仮定される。 しかし、実証的な発見は、特定の社会的つながりがシステムのパフォーマンスを実際に損なう可能性があることを明らかにし、この仮定に挑戦する。 統計分析の結果,ソーシャルに繋がるユーザの多くが共通の関心を持っていないソーシャルネットワークでは,かなりのノイズが発生していることがわかった。 この問題に対処するために,社会レコメンデーションのための革新的な \underline{I}nterest-aware \underline{D}enoising と \underline{V}ieded \underline{T}uning (IDVT) 手法を提案する。 第1のID部は、社会的つながりを効果的に認知する。 具体的には、ソーシャルネットワークの構造とユーザインタラクションの利害関係をグローバルな視点で考察する。 さらに,このグローバル・ビューでは,分別化されたソーシャル・情報(ソーシャル・ドメイン)を,ユーザ・テーマ間インタラクション(協調的ドメイン)の伝播と,ゲーティング・メカニズムを用いた2つのドメインからのユーザ表現の集約にも統合する。 第2のvtパートでは,グローバルビューにおけるユーザ表現をコントラスト学習によって微調整するための2つのビュー(ローカルビューとドロップアウト強調ビュー)を導入しています。 ノイズ比の異なる実世界のデータセットに対する広範囲な評価は、最先端の社会的レコメンデーション手法よりもIDVTの方が優れていることを示す。

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