論文の概要: Graph-enhanced Optimizers for Structure-aware Recommendation Embedding Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03032v3
• Date: Fri, 27 Sep 2024 02:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 10:12:15.545002
• Title: Graph-enhanced Optimizers for Structure-aware Recommendation Embedding Evolution
• Title（参考訳）: 構造対応レコメンデーションインベディング進化のためのグラフ付最適化器
• Authors: Cong Xu, Jun Wang, Jianyong Wang, Wei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,新しい組込み更新機構であるStructure-Aware Embedding Evolution (SEvo)を提案する。 通常、中間モジュールとして機能するGNNとは異なり、SEvoはグラフ構造情報を直接埋め込みに注入することができる。 SEvoは、最先端のパフォーマンスのために既存のレコメンデータシステムにシームレスに統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.012470465446475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embedding plays a key role in modern recommender systems because they are virtual representations of real-world entities and the foundation for subsequent decision-making models. In this paper, we propose a novel embedding update mechanism, Structure-aware Embedding Evolution (SEvo for short), to encourage related nodes to evolve similarly at each step. Unlike GNN (Graph Neural Network) that typically serves as an intermediate module, SEvo is able to directly inject graph structural information into embedding with minimal computational overhead during training. The convergence properties of SEvo along with its potential variants are theoretically analyzed to justify the validity of the designs. Moreover, SEvo can be seamlessly integrated into existing optimizers for state-of-the-art performance. Particularly SEvo-enhanced AdamW with moment estimate correction demonstrates consistent improvements across a spectrum of models and datasets, suggesting a novel technical route to effectively utilize graph structural information beyond explicit GNN modules.
• Abstract（参考訳）: 埋め込みは、現実世界の実体の仮想表現であり、その後の意思決定モデルの基礎であるため、現代のレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,新しい組込み更新機構であるSEvo(Structure-aware Embedding Evolution)を提案する。 通常、中間モジュールとして機能するGNN(Graph Neural Network)とは異なり、SEvoはトレーニング中に最小の計算オーバーヘッドでグラフ構造情報を埋め込みに直接注入することができる。 SEvoの収束特性とその潜在的な変種は、設計の有効性を正当化するために理論的に解析される。 さらに、SEvoは最先端のパフォーマンスのために既存のオプティマイザにシームレスに統合できる。 特に、モーメント推定補正を施したSevo強化AdamWは、モデルとデータセットの範囲で一貫した改善を示し、明示的なGNNモジュールを超えてグラフ構造情報を効果的に活用する新たな技術経路を示唆している。

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