論文の概要: When SparseMoE Meets Noisy Interactions: An Ensemble View on Denoising Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12730v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 10:29:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:21.099982
• Title: When SparseMoE Meets Noisy Interactions: An Ensemble View on Denoising Recommendation
• Title（参考訳）: SparseMoEが騒々しい相互作用に出会ったとき--勧告のデノベーションに関するアンサンブル・ビュー
• Authors: Weipu Chen, Zhuangzhuang He, Fei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,適応アンサンブル学習(Adaptive Ensemble Learning, AEL)を提案する。 AELはスパースゲーティングネットワークを脳として採用し、適切な認知能力の合成に適した専門家を選択する。 モデル複雑性のアンサンブル学習の欠点を解決するために,コンポーネントを積み重ねてサブレコメンダを作成する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.050721435894337
• License:
• Abstract: Learning user preferences from implicit feedback is one of the core challenges in recommendation. The difficulty lies in the potential noise within implicit feedback. Therefore, various denoising recommendation methods have been proposed recently. However, most of them overly rely on the hyperparameter configurations, inevitably leading to inadequacies in model adaptability and generalization performance. In this study, we propose a novel Adaptive Ensemble Learning (AEL) for denoising recommendation, which employs a sparse gating network as a brain, selecting suitable experts to synthesize appropriate denoising capacities for different data samples. To address the ensemble learning shortcoming of model complexity and ensure sub-recommender diversity, we also proposed a novel method that stacks components to create sub-recommenders instead of directly constructing them. Extensive experiments across various datasets demonstrate that AEL outperforms others in kinds of popular metrics, even in the presence of substantial and dynamic noise. Our code is available at https://github.com/cpu9xx/AEL.
• Abstract（参考訳）: 暗黙のフィードバックからユーザの好みを学ぶことは、推奨の中心的な課題のひとつです。 その難しさは、暗黙のフィードバックの中の潜在的なノイズにある。 そのため,近年,様々な推薦手法が提案されている。 しかし、それらのほとんどが過度にハイパーパラメータの構成に依存しており、必然的にモデル適応性や一般化性能の欠如につながっている。 そこで本研究では, スパースゲーティングネットワークを脳として用い, 異なるデータサンプルに対する適切な認知能力の合成に適した専門家を選択する, 適応アンサンブル学習(AEL)を提案する。 モデル複雑性のアンサンブル学習の欠点に対処し,サブレコメンダの多様性を確保するために,コンポーネントを積み重ねてサブレコメンダを作成する手法も提案した。 様々なデータセットにわたる大規模な実験により、ALEは、実質的でダイナミックなノイズの存在下であっても、一般的なメトリクスの種類で他よりも優れていることが示される。 私たちのコードはhttps://github.com/cpu9xx/AELで公開されています。

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