論文の概要: Coherence-guided Preference Disentanglement for Cross-domain Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20580v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 20:21:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:02:06.445225
• Title: Coherence-guided Preference Disentanglement for Cross-domain Recommendations
• Title（参考訳）: Coherence-Guided Preference Disentanglement for Cross-Domain Recommendations (特集:一般)
• Authors: Zongyi Xiang, Yan Zhang, Lixin Duan, Hongzhi Yin, Ivor W. Tsang,
• Abstract要約: 本研究では,共有項目属性を明示的に抽出し,共有ユーザの好みを学習するためのコヒーレンス誘導型参照不整合(CoPD)手法を提案する。 実世界のデータセットで行った実験は、既存の競争ベースラインよりも提案したCoPDの優れた性能を示し、ドメイン間の推薦性能を向上させる効果を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.4198675855171
• License:
• Abstract: Discovering user preferences across different domains is pivotal in cross-domain recommendation systems, particularly when platforms lack comprehensive user-item interactive data. The limited presence of shared users often hampers the effective modeling of common preferences. While leveraging shared items' attributes, such as category and popularity, can enhance cross-domain recommendation performance, the scarcity of shared items between domains has limited research in this area. To address this, we propose a Coherence-guided Preference Disentanglement (CoPD) method aimed at improving cross-domain recommendation by i) explicitly extracting shared item attributes to guide the learning of shared user preferences and ii) disentangling these preferences to identify specific user interests transferred between domains. CoPD introduces coherence constraints on item embeddings of shared and specific domains, aiding in extracting shared attributes. Moreover, it utilizes these attributes to guide the disentanglement of user preferences into separate embeddings for interest and conformity through a popularity-weighted loss. Experiments conducted on real-world datasets demonstrate the superior performance of our proposed CoPD over existing competitive baselines, highlighting its effectiveness in enhancing cross-domain recommendation performance.
• Abstract（参考訳）: 異なるドメインにまたがるユーザの好みを明らかにすることは、特にプラットフォームに包括的なユーザ・イテム・インタラクティブなデータがない場合に、ドメイン横断のレコメンデーションシステムにおいて重要である。 共有ユーザの存在の制限は、しばしば共通の好みの効果的なモデリングを妨げます。 カテゴリや人気などの共有項目の属性を活用することで、ドメイン間の推薦性能を高めることができるが、ドメイン間の共有項目の不足は、この分野において限定的な研究となっている。 これを解決するために,ドメイン間推薦の改善を目的としたCoherence-Guided Preference Disentanglement (CoPD)手法を提案する。 一 共有項目属性を明示的に抽出して、共有ユーザの好みの学習を指導すること。 二 ドメイン間で転送された特定のユーザ権益を特定するため、これらの嗜好を解消すること。 CoPDは、共有ドメインと特定のドメインのアイテム埋め込みに関するコヒーレンス制約を導入し、共有属性の抽出を支援する。 さらに、これらの属性を利用して、ユーザ嗜好のゆがみを、人気に富んだ損失を通じて、興味と適合性のための別の埋め込みへと導く。 実世界のデータセットで行った実験は、既存の競争ベースラインよりも提案したCoPDの優れた性能を示し、ドメイン間の推薦性能を向上させる効果を強調した。

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