論文の概要: Cross-domain Transfer of Valence Preferences via a Meta-optimization Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16494v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 10:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 15:24:04.664569
• Title: Cross-domain Transfer of Valence Preferences via a Meta-optimization Approach
• Title（参考訳）: メタ最適化手法によるValence Preferenceのドメイン間転送
• Authors: Chuang Zhao, Hongke Zhao, Ming He, Xiaomeng Li, Jianping Fan,
• Abstract要約: CVPMはメタラーニングと自己教師型学習のハイブリッドアーキテクチャとして、ドメイン間の関心伝達を形式化する。 ユーザの好みに対する深い洞察を得て、差別化されたエンコーダを使って分布を学習する。 特に、各ユーザのマッピングを共通の変換とパーソナライズされたバイアスの2つの部分として扱い、そこでは、パーソナライズされたバイアスを生成するネットワークがメタラーナーによって出力される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.545983294377958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain recommendation offers a potential avenue for alleviating data sparsity and cold-start problems. Embedding and mapping, as a classic cross-domain research genre, aims to identify a common mapping function to perform representation transformation between two domains. Nevertheless, previous coarse-grained preference representations, non-personalized mapping functions, and excessive reliance on overlapping users limit their performance, especially in scenarios where overlapping users are sparse. To address aforementioned challenges, we propose a novel cross-domain approach, namely CVPM. CVPM formalizes cross-domain interest transfer as a hybrid architecture of parametric meta-learning and self-supervised learning, which not only transfers user preferences at a finer level, but also enables signal enhancement with the knowledge of non-overlapping users. Specifically, with deep insights into user preferences and valence preference theory, we believe that there exists significant difference between users' positive preferences and negative behaviors, and thus employ differentiated encoders to learn their distributions. In particular, we further utilize the pre-trained model and item popularity to sample pseudo-interaction items to ensure the integrity of both distributions. To guarantee the personalization of preference transfer, we treat each user's mapping as two parts, the common transformation and the personalized bias, where the network used to generate the personalized bias is output by a meta-learner. Furthermore, in addition to the supervised loss for overlapping users, we design contrastive tasks for non-overlapping users from both group and individual-levels to avoid model skew and enhance the semantics of representations. Exhaustive data analysis and extensive experimental results demonstrate the effectiveness and advancement of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインレコメンデーションは、データのスパーシリティとコールドスタート問題を緩和するための潜在的な道を提供する。 埋め込みとマッピングは、古典的なクロスドメイン研究のジャンルとして、2つのドメイン間の表現変換を実行する共通のマッピング関数を特定することを目的としている。 それにもかかわらず、特に重複するユーザが不足しているシナリオでは、従来の粗い好み表現、非個人化マッピング機能、重複するユーザの過度な依存がパフォーマンスを制限している。 上記の課題に対処するため,CVPMという新しいドメイン間アプローチを提案する。 CVPMは、パラメトリックメタラーニングと自己教師付き学習のハイブリッドアーキテクチャとして、ドメイン間の関心伝達を形式化する。 具体的には,ユーザの嗜好と有能な嗜好理論に対する深い洞察から,ユーザの肯定的な嗜好と否定的な行動の間には有意な違いがあると考え,その分布を学習するために区別エンコーダを用いる。 特に、事前学習されたモデルとアイテムの人気を利用して擬似相互作用アイテムをサンプリングし、両分布の整合性を確保する。 嗜好伝達のパーソナライズを保証するために、各ユーザのマッピングを共通の変換とパーソナライズされたバイアスの2つの部分として扱い、そこで、パーソナライズされたバイアスを生成するネットワークをメタラーナーによって出力する。 さらに、重複するユーザに対する教師付き損失に加えて、グループレベルと個人レベルの両方から重複しないユーザに対するコントラスト的タスクを設計し、モデルスキューを回避し、表現の意味論を強化する。 実験データ分析と広範囲な実験結果から,提案手法の有効性と進歩が示された。

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