論文の概要: Causal Structure Representation Learning of Confounders in Latent Space for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03382v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 08:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-12 19:33:52.486876
• Title: Causal Structure Representation Learning of Confounders in Latent Space for Recommendation
• Title（参考訳）: 推薦空間における共同創設者の因果構造表現学習
• Authors: Hangtong Xu and Yuanbo Xu and Yongjian Yang
• Abstract要約: ユーザの過去のフィードバックからユーザの好みを推測することは,レコメンデーションシステムにおいて重要な問題である。 我々は、共同創設者の影響を考慮し、潜在分野におけるユーザー嗜好から引き離し、相互依存をモデル化するために因果グラフを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.839357057621987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring user preferences from the historical feedback of users is a valuable problem in recommender systems. Conventional approaches often rely on the assumption that user preferences in the feedback data are equivalent to the real user preferences without additional noise, which simplifies the problem modeling. However, there are various confounders during user-item interactions, such as weather and even the recommendation system itself. Therefore, neglecting the influence of confounders will result in inaccurate user preferences and suboptimal performance of the model. Furthermore, the unobservability of confounders poses a challenge in further addressing the problem. To address these issues, we refine the problem and propose a more rational solution. Specifically, we consider the influence of confounders, disentangle them from user preferences in the latent space, and employ causal graphs to model their interdependencies without specific labels. By cleverly combining local and global causal graphs, we capture the user-specificity of confounders on user preferences. We theoretically demonstrate the identifiability of the obtained causal graph. Finally, we propose our model based on Variational Autoencoders, named Causal Structure representation learning of Confounders in latent space (CSC). We conducted extensive experiments on one synthetic dataset and five real-world datasets, demonstrating the superiority of our model. Furthermore, we demonstrate that the learned causal representations of confounders are controllable, potentially offering users fine-grained control over the objectives of their recommendation lists with the learned causal graphs.
• Abstract（参考訳）: ユーザの過去のフィードバックからユーザの好みを推測することは,レコメンデーションシステムにおいて重要な問題である。 従来のアプローチでは、フィードバックデータのユーザの好みは、追加のノイズのない実際のユーザの好みと等価であると仮定することが多いため、問題モデリングが単純化される。 しかし、天気やレコメンデーションシステムなど、ユーザとイテムのインタラクションの間には、さまざまな共同創設者がいる。 したがって、共同創設者の影響を無視すると、モデルのユーザの嗜好や準最適性能が不正確になる。 さらに、共同創設者の不可観測性は、問題をさらに解決する上での課題である。 これらの問題に対処するため,我々は問題を洗練し,より合理的な解決法を提案する。 具体的には、共同創設者の影響を考慮し、潜伏空間におけるユーザー嗜好から切り離し、因果グラフを用いて特定のラベルなしで相互依存性をモデル化する。 ローカルグラフとグローバル因果グラフを巧みに組み合わせることで、共同設立者のユーザ固有性をユーザの好みに基づいて捉える。 理論上,得られた因果グラフの識別可能性を示す。 最後に,共起者の因果構造表現学習(causal structure representation learning of confounders in latent space, csc)という,変分オートエンコーダに基づくモデルを提案する。 我々は,1つの合成データセットと5つの実世界のデータセットについて広範な実験を行い,モデルの優越性を示した。 さらに,共同設立者の学習因果表現は制御可能であり,学習因果グラフを用いて推薦リストの目的を詳細に制御できる可能性が示唆された。

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