Fugu-MT 論文翻訳(概要): Preference Diffusion for Recommendation

論文の概要: Preference Diffusion for Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13117v1
Date: Thu, 17 Oct 2024 01:02:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-18 13:18:42.582715
Title: Preference Diffusion for Recommendation
Title（参考訳）: レコメンデーションのための選好拡散
Authors: Shuo Liu, An Zhang, Guoqing Hu, Hong Qian, Tat-seng Chua,
Abstract要約: DMベースのレコメンデータに適した最適化対象であるPreferDiffを提案する。 PreferDiffは、BPRをログライクなランキング目標に変換することで、ユーザの好みをよりよく把握する。これはDMベースのレコメンデーション向けに特別に設計された、パーソナライズされたランキングの損失である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.8692409346126
License:
Abstract: Recommender systems predict personalized item rankings based on user preference distributions derived from historical behavior data. Recently, diffusion models (DMs) have gained attention in recommendation for their ability to model complex distributions, yet current DM-based recommenders often rely on traditional objectives like mean squared error (MSE) or recommendation objectives, which are not optimized for personalized ranking tasks or fail to fully leverage DM's generative potential. To address this, we propose PreferDiff, a tailored optimization objective for DM-based recommenders. PreferDiff transforms BPR into a log-likelihood ranking objective and integrates multiple negative samples to better capture user preferences. Specifically, we employ variational inference to handle the intractability through minimizing the variational upper bound and replaces MSE with cosine error to improve alignment with recommendation tasks. Finally, we balance learning generation and preference to enhance the training stability of DMs. PreferDiff offers three key benefits: it is the first personalized ranking loss designed specifically for DM-based recommenders and it improves ranking and faster convergence by addressing hard negatives. We also prove that it is theoretically connected to Direct Preference Optimization which indicates that it has the potential to align user preferences in DM-based recommenders via generative modeling. Extensive experiments across three benchmarks validate its superior recommendation performance and commendable general sequential recommendation capabilities. Our codes are available at \url{https://github.com/lswhim/PreferDiff}.
Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは、過去の行動データから導かれたユーザの好み分布に基づいて、パーソナライズされたアイテムランキングを予測する。近年、拡散モデル(DM)は、複雑な分布をモデル化する能力に注目されているが、現在のDMベースの推奨者は、パーソナライズされたランキングタスクに最適化されていない平均二乗誤差(MSE)やレコメンデーション目標といった従来の目的に頼っていることが多い。そこで本稿では,DMベースのレコメンデータのための最適化対象であるPreferDiffを提案する。 PreferDiffは、BPRをログライクなランキング目標に変換し、複数の負のサンプルを統合して、ユーザの好みをよりよく把握する。具体的には,変分上限を最小化し,MSEをコサイン誤差で置き換えることで,提案課題との整合性を改善する。最後に、DMの訓練安定性を高めるために学習生成と嗜好のバランスをとる。 PreferDiffは、DMベースのレコメンデーション向けに特別に設計された、パーソナライズされたランキングの損失であり、ハードネガティブに対処することで、ランキングとより高速なコンバージェンスを改善する。また、DMベースのレコメンデーションモデルを用いて、利用者の好みを調整できる可能性を示すダイレクト・プライス・オプティマイゼーションと理論的に結びついていることも証明した。 3つのベンチマークにわたる大規模な実験は、その優れたレコメンデーション性能と賞賛可能な一般的なレコメンデーション能力を検証する。私たちのコードは \url{https://github.com/lswhim/PreferDiff} で利用可能です。

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