論文の概要: Topology-Aware Popularity Debiasing via Simplicial Complexes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13892v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 07:12:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:49.730186
• Title: Topology-Aware Popularity Debiasing via Simplicial Complexes
• Title（参考訳）: 単純コンプレックスによるトポロジーを考慮した大衆性嫌悪
• Authors: Yanbiao Ji, Yue Ding, Chang Liu, Yuxiang Lu, Xin Xin, Hongtao Lu,
• Abstract要約: TSP(Test-time Simplicial Propagation)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性を高めるために、simplicial Complex(SC)を組み込んだ。 提案手法は, SCを用いて複数順序関係を捕捉し, ユーザとイテムのインタラクションをより包括的に表現する。 提案手法はより均一なアイテム表現分布を生成し,より公平で正確なレコメンデーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.378410889819165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems (RS) play a critical role in delivering personalized content across various online platforms, leveraging collaborative filtering (CF) as a key technique to generate recommendations based on users' historical interaction data. Recent advancements in CF have been driven by the adoption of Graph Neural Networks (GNNs), which model user-item interactions as bipartite graphs, enabling the capture of high-order collaborative signals. Despite their success, GNN-based methods face significant challenges due to the inherent popularity bias in the user-item interaction graph's topology, leading to skewed recommendations that favor popular items over less-known ones. To address this challenge, we propose a novel topology-aware popularity debiasing framework, Test-time Simplicial Propagation (TSP), which incorporates simplicial complexes (SCs) to enhance the expressiveness of GNNs. Unlike traditional methods that focus on pairwise relationships, our approach captures multi-order relationships through SCs, providing a more comprehensive representation of user-item interactions. By enriching the neighborhoods of tail items and leveraging SCs for feature smoothing, TSP enables the propagation of multi-order collaborative signals and effectively mitigates biased propagation. Our TSP module is designed as a plug-and-play solution, allowing for seamless integration into pre-trained GNN-based models without the need for fine-tuning additional parameters. Extensive experiments on five real-world datasets demonstrate the superior performance of our method, particularly in long-tail recommendation tasks. Visualization results further confirm that TSP produces more uniform distributions of item representations, leading to fairer and more accurate recommendations.
• Abstract（参考訳）: Recommender System(RS)は、様々なオンラインプラットフォームにパーソナライズされたコンテンツを配信する上で重要な役割を担い、ユーザの過去のインタラクションデータに基づいてレコメンデーションを生成する重要な技術としてコラボレーティブフィルタリング(CF)を利用している。 CFの最近の進歩は、二部グラフとしてユーザとインタラクションをモデル化するグラフニューラルネットワーク(GNN)の採用によって、高次の協調信号の取得を可能にしている。 その成功にもかかわらず、GNNベースの手法は、ユーザとイデムの相互作用グラフのトポロジに固有の人気バイアスが原因で、あまり知られていないものよりも人気のあるアイテムを好む推奨事項が歪んだため、重大な課題に直面している。 この課題に対処するために,GNNの表現性を高めるために,Simplicial Complex(SC)を組み込んだTSP(Test-time Simplicial Propagation)を提案する。 対関係にフォーカスする従来の手法とは異なり、我々の手法はSCを通して複数順序関係をキャプチャし、より包括的なユーザ・イテム相互作用の表現を提供する。 テールアイテムの近傍を豊かにし、特徴平滑化のためにSCを活用することにより、TSPは多階協調信号の伝搬を可能にし、バイアス伝搬を効果的に緩和する。 我々のTSPモジュールは、プラグイン・アンド・プレイのソリューションとして設計されており、追加パラメータを微調整することなく、事前訓練されたGNNベースのモデルにシームレスに統合できる。 5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、特にロングテールレコメンデーションタスクにおいて、我々の手法の優れた性能を示す。 さらに可視化した結果、TSPはアイテム表現のより均一な分布を生成し、より公平で正確なレコメンデーションをもたらすことが確認された。

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