論文の概要: How Does Message Passing Improve Collaborative Filtering?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08660v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 22:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:36:26.734801
• Title: How Does Message Passing Improve Collaborative Filtering?
• Title（参考訳）: メッセージパッシングはどのように協調フィルタリングを改善するか?
• Authors: Mingxuan Ju, William Shiao, Zhichun Guo, Yanfang Ye, Yozen Liu, Neil Shah, Tong Zhao,
• Abstract要約: 協調フィルタリング(CF)はレコメンダシステムに顕著な結果をもたらし、現実世界のアプリケーションに広く利用されている。 メッセージパッシングは、グラフベースの学習タスク全般の利点に似た方法でCFメソッドを支援する。 テスト時アグリゲーション(Test-time Aggregation for CF)は、推論時に一度だけメッセージパッシングを行うテスト時アグリゲーションフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.019075781827034
• License:
• Abstract: Collaborative filtering (CF) has exhibited prominent results for recommender systems and been broadly utilized for real-world applications. A branch of research enhances CF methods by message passing used in graph neural networks, due to its strong capabilities of extracting knowledge from graph-structured data, like user-item bipartite graphs that naturally exist in CF. They assume that message passing helps CF methods in a manner akin to its benefits for graph-based learning tasks in general. However, even though message passing empirically improves CF, whether or not this assumption is correct still needs verification. To address this gap, we formally investigate why message passing helps CF from multiple perspectives and show that many assumptions made by previous works are not entirely accurate. With our curated ablation studies and theoretical analyses, we discover that (1) message passing improves the CF performance primarily by additional representations passed from neighbors during the forward pass instead of additional gradient updates to neighbor representations during the model back-propagation and (ii) message passing usually helps low-degree nodes more than high-degree nodes. Utilizing these novel findings, we present Test-time Aggregation for CF, namely TAG-CF, a test-time augmentation framework that only conducts message passing once at inference time. The key novelty of TAG-CF is that it effectively utilizes graph knowledge while circumventing most of notorious computational overheads of message passing. Besides, TAG-CF is extremely versatile can be used as a plug-and-play module to enhance representations trained by different CF supervision signals. Evaluated on six datasets, TAG-CF consistently improves the recommendation performance of CF methods without graph by up to 39.2% on cold users and 31.7% on all users, with little to no extra computational overheads.
• Abstract（参考訳）: 協調フィルタリング(CF)はレコメンダシステムに顕著な結果をもたらし、現実世界のアプリケーションに広く利用されている。 グラフニューラルネットワークで使用されるメッセージパッシングによってCF手法を強化する研究の分野は、CFに自然に存在するユーザイテム二部グラフのようなグラフ構造化データから知識を抽出する強力な能力があるためである。 彼らは、メッセージパッシングが、グラフベースの学習タスク全般の利点に似た方法でCFメソッドに役立つと仮定する。 しかし、メッセージパッシングがCFを実証的に改善したとしても、この仮定が正しいかどうかはまだ検証が必要である。 このギャップに対処するために、メッセージパッシングがCFを複数の視点から助ける理由を正式に検討し、以前の作業でなされた多くの仮定が完全に正確でないことを示す。 その結果, 1) メッセージパッシングは, モデルバックプロパゲーション中の隣接表現への追加的な勾配更新ではなく, 前方通過中に隣人から渡される追加表現により, CF性能を向上し, (ii) メッセージパッシングは高次ノードよりも低次ノードに役立つことがわかった。 これらの新たな知見を生かして、予測時間に1度だけメッセージパッシングを行うテスト時間拡張フレームワークであるTAG-CFについて、テスト時間アグリゲーションを提案する。 TAG-CFの重要な特徴は、グラフ知識を効果的に活用し、メッセージパッシングの計算上のオーバーヘッドの大部分を回避している点である。 さらに、TAG-CFは様々なCF監視信号によって訓練された表現を強化するためのプラグイン・アンド・プレイ・モジュールとして利用することができる。 6つのデータセットで評価され、TAG-CFは、寒冷なユーザで39.2%、全ユーザで31.7%までグラフ化せずにCFメソッドのレコメンデーション性能を継続的に改善し、余分な計算オーバーヘッドはほとんどない。

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