論文の概要: SCONE: A Novel Stochastic Sampling to Generate Contrastive Views and Hard Negative Samples for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00287v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 05:48:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:46.873125
• Title: SCONE: A Novel Stochastic Sampling to Generate Contrastive Views and Hard Negative Samples for Recommendation
• Title（参考訳）: SCONE: コントラスト的な視点と推奨のためのハードネガティブなサンプルを生成するための新しい確率的サンプリング
• Authors: Chaejeong Lee, Jeongwhan Choi, Hyowon Wi, Sung-Bae Cho, Noseong Park,
• Abstract要約: グラフベースのコラボレーティブフィルタリング(CF)は、レコメンダシステムにおいて有望なアプローチとして登場した。 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,これらの課題を克服するために,<i>Contrastive view and ii) hard NEgative sample (SCONE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.886714896469737
• License:
• Abstract: Graph-based collaborative filtering (CF) has emerged as a promising approach in recommender 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. SCONE generates dynamic augmented views and diverse hard negative samples via a unified stochastic sampling approach based on score-based generative models. Our extensive experiments on 6 benchmark datasets show that SCONE consistently outperforms state-of-the-art baselines. SCONE shows efficacy in addressing user sparsity and item popularity issues, while enhancing performance for both cold-start users and long-tail items. Furthermore, our approach improves the diversity of the recommendation and the uniformity of the representations. The code is available at https://github.com/jeongwhanchoi/SCONE.
• Abstract（参考訳）: グラフベースのコラボレーティブフィルタリング(CF)は、レコメンダシステムにおいて有望なアプローチとして登場した。 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)。 SCONEは、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手法により、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に関する広範な実験により、SCONEは最先端のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。 SCONEは, 利用者の疎度とアイテム人気問題に対処する上で有効であり, コールドスタートユーザとロングテールアイテムの両方のパフォーマンスを向上させる。 さらに,提案手法は,推薦の多様性と表現の統一性を改善する。 コードはhttps://github.com/jeongwhanchoi/SCONEで公開されている。

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