論文の概要: Graph Representation Learning via Causal Diffusion for Out-of-Distribution Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00490v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 11:51:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 20:46:24.443266
• Title: Graph Representation Learning via Causal Diffusion for Out-of-Distribution Recommendation
• Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション・レコメンデーションのための因果拡散によるグラフ表現学習
• Authors: Chu Zhao, Enneng Yang, Yuliang Liang, Pengxiang Lan, Yuting Liu, Jianzhe Zhao, Guibing Guo, Xingwei Wang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデーションアルゴリズムは、トレーニングとテストデータは独立して同じ分散空間から引き出されると仮定する。 この仮定は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの存在でしばしば失敗し、パフォーマンスが大幅に低下する。 OODレコメンデーションのための因果拡散によるグラフ表現学習(CausalDiffRec)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.826417093212099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs)-based recommendation algorithms typically assume that training and testing data are drawn from independent and identically distributed (IID) spaces. However, this assumption often fails in the presence of out-of-distribution (OOD) data, resulting in significant performance degradation. In this study, we construct a Structural Causal Model (SCM) to analyze interaction data, revealing that environmental confounders (e.g., the COVID-19 pandemic) lead to unstable correlations in GNN-based models, thus impairing their generalization to OOD data. To address this issue, we propose a novel approach, graph representation learning via causal diffusion (CausalDiffRec) for OOD recommendation. This method enhances the model's generalization on OOD data by eliminating environmental confounding factors and learning invariant graph representations. Specifically, we use backdoor adjustment and variational inference to infer the real environmental distribution, thereby eliminating the impact of environmental confounders. This inferred distribution is then used as prior knowledge to guide the representation learning in the reverse phase of the diffusion process to learn the invariant representation. In addition, we provide a theoretical derivation that proves optimizing the objective function of CausalDiffRec can encourage the model to learn environment-invariant graph representations, thereby achieving excellent generalization performance in recommendations under distribution shifts. Our extensive experiments validate the effectiveness of CausalDiffRec in improving the generalization of OOD data, and the average improvement is up to 10.69% on Food, 18.83% on KuaiRec, 22.41% on Yelp2018, and 11.65% on Douban datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデーションアルゴリズムは通常、トレーニングとテストデータは独立かつ同一に分散されたIID(IID)空間から引き出されると仮定する。 しかし、この仮定は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの存在でしばしば失敗し、パフォーマンスが大幅に低下する。 本研究では,環境共同設立者(例:COVID-19パンデミック)がGNNモデルに不安定な相関関係を生じさせ,OODデータへの一般化を阻害する構造因果モデル(SCM)を構築した。 そこで本研究では,OODレコメンデーションのための因果拡散(CausalDiffRec)を用いたグラフ表現学習手法を提案する。 本手法は, 環境要因を排除し, 不変グラフ表現を学習することにより, OODデータに対するモデルの一般化を促進する。 具体的には,実際の環境分布を推定するためにバックドア調整と変分推論を用い,環境共同設立者の影響を排除した。 この推論分布は、拡散過程の逆相における表現学習を誘導し、不変表現を学ぶための事前知識として使用される。 さらに、CausalDiffRecの目的関数の最適化が環境不変グラフ表現の学習を促進することの証明を理論的導出し、分散シフト下での勧告における優れた一般化性能を実現する。 OODデータの一般化におけるCausalDiffRecの有効性を検証するとともに、平均的な改善は食品では10.69%、クアイレックでは18.83%、Yelp2018では22.41%、ドゥバンデータセットでは11.65%である。

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