論文の概要: Exploring the Individuality and Collectivity of Intents behind Interactions for Graph Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09042v1
• Date: Wed, 15 May 2024 02:31:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 00:30:28.085509
• Title: Exploring the Individuality and Collectivity of Intents behind Interactions for Graph Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: グラフ協調フィルタリングにおける相互作用の背後にある成分の個人性と集合性の検討
• Authors: Yi Zhang, Lei Sang, Yiwen Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,BIGCF (Bilateral Intent-Guided Graph Collaborative Filtering) に指定された新しい推薦フレームワークを提案する。 具体的には、因果的視点からユーザとイテムの相互作用を詳しく調べ、個別の意図の概念を提示する。 暗黙的なフィードバックの空間性に対抗するため、ユーザとアイテムの特徴分布はガウスベースのグラフ生成戦略を介して符号化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.740376003100437
• License:
• Abstract: Intent modeling has attracted widespread attention in recommender systems. As the core motivation behind user selection of items, intent is crucial for elucidating recommendation results. The current mainstream modeling method is to abstract the intent into unknowable but learnable shared or non-shared parameters. Despite considerable progress, we argue that it still confronts the following challenges: firstly, these methods only capture the coarse-grained aspects of intent, ignoring the fact that user-item interactions will be affected by collective and individual factors (e.g., a user may choose a movie because of its high box office or because of his own unique preferences); secondly, modeling believable intent is severely hampered by implicit feedback, which is incredibly sparse and devoid of true semantics. To address these challenges, we propose a novel recommendation framework designated as Bilateral Intent-guided Graph Collaborative Filtering (BIGCF). Specifically, we take a closer look at user-item interactions from a causal perspective and put forth the concepts of individual intent-which signifies private preferences-and collective intent-which denotes overall awareness. To counter the sparsity of implicit feedback, the feature distributions of users and items are encoded via a Gaussian-based graph generation strategy, and we implement the recommendation process through bilateral intent-guided graph reconstruction re-sampling. Finally, we propose graph contrastive regularization for both interaction and intent spaces to uniformize users, items, intents, and interactions in a self-supervised and non-augmented paradigm. Experimental results on three real-world datasets demonstrate the effectiveness of BIGCF compared with existing solutions.
• Abstract（参考訳）: インテントモデリングはレコメンデーションシステムにおいて広く注目を集めている。 ユーザの項目選択の背景にあるモチベーションとして、推奨結果の解明には意図が不可欠である。 現在の主流モデリング手法は、意図を無知だが学習可能な共有パラメータまたは非共有パラメータに抽象化することである。 ひとつは、ユーザとイテムの相互作用が集団的および個々の要因に影響されるという事実を無視して、意図の粗い面のみをキャプチャすることである(例えば、ユーザーは、高いボックスオフィスや独自の好みのために映画を選択することができる)。 これらの課題に対処するため,BIGCF (Bilateral Intent-Guided Graph Collaborative Filtering) として指定された新しい推薦フレームワークを提案する。 具体的には、因果的視点からユーザとイテムの相互作用を詳しく調べ、個人的嗜好を示す個別の意図と、全体的認識を示す集合的な意図の概念を提示する。 暗黙的なフィードバックの空間性に対処するため、ユーザとアイテムの特徴分布をガウスのグラフ生成戦略によって符号化し、二元的インテント誘導グラフ再構成再サンプリングによりレコメンデーションプロセスを実装する。 最後に, ユーザ, アイテム, 意図, インタラクションを自己監督的かつ非拡張的パラダイムで統一するための, インタラクション空間とインテント空間の両方に対するグラフコントラスト正規化を提案する。 3つの実世界のデータセットに対する実験結果から,既存のソリューションと比較してBIGCFの有効性が示された。

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