論文の概要: Diffusion Cross-domain Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02182v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 15:14:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 21:53:43.434791
- Title: Diffusion Cross-domain Recommendation
- Title（参考訳）: 拡散クロスドメイン勧告
- Authors: Yuner Xuan
- Abstract要約: コールドスタートユーザに高品質な結果を提供するために拡散クロスドメイン勧告(DiffCDR)を提案する。
まず、DPMの理論を採用し、ターゲットドメインにユーザの埋め込みを生成する拡散モジュール(DIM)を設計する。
さらに、ターゲットドメインのラベルデータを検討し、タスク指向の損失関数を作成し、DiffCDRが特定のタスクに適応できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is always a challenge for recommender systems to give high-quality
outcomes to cold-start users. One potential solution to alleviate the data
sparsity problem for cold-start users in the target domain is to add data from
the auxiliary domain. Finding a proper way to extract knowledge from an
auxiliary domain and transfer it into a target domain is one of the main
objectives for cross-domain recommendation (CDR) research. Among the existing
methods, mapping approach is a popular one to implement cross-domain
recommendation models (CDRs). For models of this type, a mapping module plays
the role of transforming data from one domain to another. It primarily
determines the performance of mapping approach CDRs. Recently, diffusion
probability models (DPMs) have achieved impressive success for image synthesis
related tasks. They involve recovering images from noise-added samples, which
can be viewed as a data transformation process with outstanding performance. To
further enhance the performance of CDRs, we first reveal the potential
connection between DPMs and mapping modules of CDRs, and then propose a novel
CDR model named Diffusion Cross-domain Recommendation (DiffCDR). More
specifically, we first adopt the theory of DPM and design a Diffusion Module
(DIM), which generates user's embedding in target domain. To reduce the
negative impact of randomness introduced in DIM and improve the stability, we
employ an Alignment Module to produce the aligned user embeddings. In addition,
we consider the label data of the target domain and form the task-oriented loss
function, which enables our DiffCDR to adapt to specific tasks. By conducting
extensive experiments on datasets collected from reality, we demonstrate the
effectiveness and adaptability of DiffCDR to outperform baseline models on
various CDR tasks in both cold-start and warm-start scenarios.
- Abstract（参考訳）: コールドスタートユーザーに高品質な結果を提供することは、レコメンダシステムにとって常に課題である。
ターゲットドメインのコールドスタートユーザにとって、データ空間の問題を軽減するための潜在的な解決策は、補助ドメインからのデータを追加することである。
補助ドメインから知識を抽出して対象ドメインに転送する適切な方法を見つけることは、クロスドメインレコメンデーション(CDR)研究の主要な目的の1つである。
既存の手法の中で、マッピングアプローチはクロスドメインレコメンデーションモデル(CDR)を実装するのに人気がある。
このタイプのモデルの場合、マッピングモジュールは、あるドメインから別のドメインへデータを変換する役割を担います。
主に、マッピングアプローチのCDRの性能を決定する。
近年,拡散確率モデル (dpms) は画像合成関連課題において大きな成功を収めている。
ノイズ付加サンプルからのイメージの復元を伴い、優れたパフォーマンスを持つデータ変換プロセスと見なすことができる。
CDRの性能をさらに向上するため、まずDPMとCDRのマッピングモジュールとの潜在的な接続を明らかにし、次に拡散クロスドメイン勧告(DiffCDR)と呼ばれる新しいCDRモデルを提案する。
具体的には、まずDPMの理論を採用し、ターゲットドメインにユーザの埋め込みを生成する拡散モジュール(DIM)を設計する。
dimに導入されたランダムネスの悪影響を低減し、安定性を向上させるため、アライメントモジュールを用いてアライメントユーザ埋め込みを生成する。
さらに、ターゲットドメインのラベルデータを検討し、タスク指向の損失関数を作成し、DiffCDRが特定のタスクに適応できるようにする。
現実から収集したデータセットに関する広範な実験を行うことで、冷間開始シナリオと暖間開始シナリオの両方において、様々なCDRタスクのベースラインモデルを上回る性能と適応性を示す。
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