論文の概要: Stochastic Sampling for Contrastive Views and Hard Negative Samples in Graph-based Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00287v1
• Date: Wed, 1 May 2024 02:27:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:37:17.260881
• Title: Stochastic Sampling for Contrastive Views and Hard Negative Samples in Graph-based Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: グラフベース協調フィルタリングにおけるコントラスト視点とハード負サンプルの確率サンプリング
• Authors: Chaejeong Lee, Jeongwhan Choi, Hyowon Wi, Sung-Bae Cho, Noseong Park,
• Abstract要約: グラフベースの協調フィルタリング(CF)はレコメンデーションシステムにおいて有望なアプローチである。 その成果にもかかわらず、グラフベースのCFモデルは、データの分散性と負のサンプリングによる課題に直面している。 我々は,これらの課題を克服するために,一,二,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三の難易度を抽出した新しいサンプリング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.886714896469737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based collaborative filtering (CF) has emerged as a promising approach in recommendation systems. Despite its achievements, graph-based CF models face challenges due to data sparsity and negative sampling. In this paper, we propose a novel Stochastic sampling for i) COntrastive views and ii) hard NEgative samples (SCONE) to overcome these issues. By considering that they are both sampling tasks, we generate dynamic augmented views and diverse hard negative samples via our unified stochastic sampling framework based on score-based generative models. In our comprehensive evaluations with 6 benchmark datasets, our proposed SCONE significantly improves recommendation accuracy and robustness, and demonstrates the superiority of our approach over existing CF models. Furthermore, we prove the efficacy of user-item specific stochastic sampling for addressing the user sparsity and item popularity issues. The integration of the stochastic sampling and graph-based CF obtains the state-of-the-art in personalized recommendation systems, making significant strides in information-rich environments.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの協調フィルタリング(CF)はレコメンデーションシステムにおいて有望なアプローチである。 その成果にもかかわらず、グラフベースのCFモデルは、データの分散性と負のサンプリングによる課題に直面している。 本稿では,新しい確率的サンプリング法を提案する。 一 虚偽の見解及び ii)これらの問題を克服するため、SCONE(ハードネガティブ・サンプル)。 それらが共にサンプリングタスクであると考え、スコアベース生成モデルに基づく統合確率的サンプリングフレームワークを用いて動的拡張ビューと多様なハードネガティブサンプルを生成する。 6つのベンチマークデータセットを用いた総合評価では、提案したSCONEは推奨精度とロバスト性を大幅に改善し、既存のCFモデルよりもアプローチの方が優れていることを示す。 さらに,ユーザ疎度とアイテム人気問題に対処するために,ユーザイテム特定確率的サンプリングの有効性を検証した。 確率的サンプリングとグラフベースのCFの統合により、パーソナライズされたレコメンデーションシステムにおける最先端の知識が得られ、情報豊富な環境において大きな進歩を遂げる。

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