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。

関連論文リスト

• CoATA: Effective Co-Augmentation of Topology and Attribute for Graph Neural Networks [4.284944931789759]
  CoATAは、Topology and AttributeのCo-Augmentationのために特別に設計されたデュアルチャネルGNNフレームワークである。 CoATAは、拡張グラフと原グラフの相互修正を容易にするために、プロトタイプのアライメントと一貫性制約を活用するコントラスト学習を導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-27T15:11:49Z)
• Understanding the Information Propagation Effects of Communication Topologies in LLM-based Multi-Agent Systems [58.95962217043371]
  提案手法は, エージェントの出力の正確さ, 誤動作の有無を, 異なる範囲の位相の下で伝達する因果関係を解析するための枠組みである。 実験により,有益な情報拡散を保ちながらエラーの伝播を効果的に抑制する,適度に疎らなトポロジが,通常最適なタスク性能を達成できることが判明した。 本稿では,高密度グラフとスパースグラフの両方から接続パターンを融合させることにより,エラー抑制と有益な情報伝達のバランスをとる新しいトポロジ設計手法 EIB-leanrner を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T11:21:48Z)
• Recommendation System in Advertising and Streaming Media: Unsupervised Data Enhancement Sequence Suggestions [2.9633211091806997]
  我々は,グラフの対照的な学習視点を取り入れた新しいフレームワークであるGlobal Unsupervised Data-Augmentation (UDA4SR)を導入し,シーケンシャルレコメンデーションのための堅牢なアイテム埋め込みを生成する。 当社のアプローチは,データ拡張のためのGAN(Generative Adrial Networks)の統合から始まり,トレーニングデータの多様性と豊かさを高めるための第一歩となる。 ユーザの動的かつ多様な関心をより効果的にモデル化するために,新しいターゲットアテンション機構を備えたCapsNetモジュールを改良する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T06:30:48Z)
• BiasConnect: Investigating Bias Interactions in Text-to-Image Models [73.76853483463836]
  テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるバイアス相互作用の分析と定量化を目的とした新しいツールであるBiasConnectを紹介する。 我々の手法は、与えられたバイアスが修正されたとき、他のバイアス次元が理想的な分布に向かって、あるいは離れてどのように変化するかを示す経験的推定を提供する。 本稿では,最適なバイアス緩和軸の選択,学習する依存関係の異なるTTIモデルの比較,およびTTIモデルにおける交叉社会的バイアスの増幅を理解するためのBiasConnectの有用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T19:01:41Z)
• Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey [55.70529188101446]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語を処理し、理解するために設計されており、どちらも非常に効果的で広く採用されている。 最近の研究はグラフ基礎モデル(GFM)に焦点を当てている。 GFM は GNN と LLM の強みを統合し,複雑な RS 問題をより効率的にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T12:13:51Z)
• RelGNN: Composite Message Passing for Relational Deep Learning [56.48834369525997]
  本稿では,リレーショナルデータベースの特徴を捉えた新しいGNNフレームワークであるRelGNNを紹介する。 我々のアプローチの核となるのは、高次三部構造を形成するノードの列である原子経路の導入である。 RelGNNは、最先端の精度を最大25%改善して一貫して達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T18:58:40Z)
• Hypergraph Diffusion for High-Order Recommender Systems [5.71357784811215]
  本稿では,ウェーブレット強化ハイパーグラフ拡散フレームワークであるWaveHDNNを紹介する。 WaveHDNNは、さまざまなカテゴリにわたるユーザとイテムのインタラクションをキャプチャするために設計された、ヘテロフィア対応のコラボレーティブと、マルチスケールなグループワイド構造を統合している。 クロスビューのコントラスト学習は、堅牢で一貫した表現を維持するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T05:59:29Z)
• Multi-Channel Hypergraph Contrastive Learning for Matrix Completion [37.05130230844348]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、行列補完において広く使われており、アイテムよりもユーザの好みを捉えている。 行列補完のためのマルチチャネルハイパーグラフコントラスト学習フレームワーク MHCL を提案する。 5つの公開データセットの実験により、提案手法が現在の最先端手法よりも大幅に優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T22:59:36Z)
• Causality and Independence Enhancement for Biased Node Classification [56.38828085943763]
  各種グラフニューラルネットワーク(GNN)に適用可能な新しい因果性・独立性向上(CIE)フレームワークを提案する。 提案手法は,ノード表現レベルでの因果的特徴と突発的特徴を推定し,突発的相関の影響を緩和する。 我々のアプローチCIEは、GNNの性能を大幅に向上するだけでなく、最先端の debiased ノード分類法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T13:56:24Z)
• GUESR: A Global Unsupervised Data-Enhancement with Bucket-Cluster Sampling for Sequential Recommendation [58.6450834556133]
  本研究では,グローバルな視点から複雑な関連性を持つ項目表現を強化するために,グラフコントラスト学習を提案する。 本稿では,CapsNetモジュールを拡張したターゲットアテンション機構により,ユーザの動的嗜好を導出する。 提案したGUESRは,大幅な改善を達成できただけでなく,汎用的な拡張戦略ともみなすことができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T05:46:36Z)
• Self-supervised Graph-based Point-of-interest Recommendation [66.58064122520747]
  Next Point-of-Interest (POI)レコメンデーションは、ロケーションベースのeコマースにおいて重要なコンポーネントとなっている。 自己教師付きグラフ強化POIレコメンデーション(S2GRec)を次のPOIレコメンデーションのために提案する。 特に,グローバル・トランジション・グラフと局所軌道グラフの両方からの協調的な信号を組み込むために,グラフ強化セルフアテンテート・レイヤを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T17:29:34Z)
• The Devil is in the Conflict: Disentangled Information Graph Neural Networks for Fraud Detection [17.254383007779616]
  性能劣化は主にトポロジと属性の矛盾に起因すると我々は主張する。 注意機構を用いて2つの視点を適応的に融合する簡易かつ効果的な手法を提案する。 我々のモデルは、実世界の不正検出データセットで最先端のベースラインを大幅に上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T08:21:49Z)
• Self-supervised debiasing using low rank regularization [59.84695042540525]
  純粋な相関は、ディープニューラルネットワークの強いバイアスを引き起こし、一般化能力を損なう可能性がある。 ラベルのないサンプルと互換性のある自己監督型脱バイアスフレームワークを提案する。 注目すべきは,提案フレームワークが自己教師付き学習ベースラインの一般化性能を著しく向上させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:26:19Z)
• Ordinal Graph Gamma Belief Network for Social Recommender Systems [54.9487910312535]
  我々は,階層型ベイズモデルであるオーディナルグラフファクター解析(OGFA)を開発し,ユーザ・イテムとユーザ・ユーザインタラクションを共同でモデル化する。 OGFAは、優れたレコメンデーションパフォーマンスを達成するだけでなく、代表ユーザの好みに応じた解釈可能な潜在因子も抽出する。 我々はOGFAを,マルチ確率層深層確率モデルであるオーディナルグラフガンマ信念ネットワークに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T09:19:22Z)
• Position-aware Structure Learning for Graph Topology-imbalance by Relieving Under-reaching and Over-squashing [67.83086131278904]
  トポロジー不均衡は、ラベル付きノードの不均一なトポロジー位置によって引き起こされるグラフ固有の不均衡問題である。 PASTEL という新しい位置認識型グラフ構造学習フレームワークを提案する。 私たちの重要な洞察は、より監督的な情報を得るために、同じクラス内のノードの接続性を高めることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T14:04:21Z)
• Counterfactual Intervention Feature Transfer for Visible-Infrared Person Re-identification [69.45543438974963]
  視覚赤外人物再識別タスク(VI-ReID)におけるグラフベースの手法は,2つの問題により,悪い一般化に悩まされている。 十分に訓練された入力特徴は、グラフトポロジーの学習を弱め、推論過程において十分に一般化されない。 本稿では,これらの問題に対処するためのCIFT法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T16:15:31Z)
• Self-Supervised Hypergraph Transformer for Recommender Systems [25.07482350586435]
  自己監督型ハイパーグラフ変換器(SHT) 自己監督型ハイパーグラフ変換器(SHT) ユーザ-テム相互作用グラフ上のデータ拡張のために,クロスビュー生成型自己教師型学習コンポーネントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T18:40:30Z)
• Hypergraph Contrastive Collaborative Filtering [44.8586906335262]
  新たな自己監督型推薦フレームワークHypergraph Contrastive Collaborative Filtering (HCCF)を提案する。 HCCFは、ハイパーグラフを拡張したクロスビューコントラスト学習アーキテクチャと、ローカルおよびグローバルなコラボレーティブな関係をキャプチャする。 提案モデルでは,ハイパーグラフ構造と自己教師付き学習を効果的に統合し,レコメンダシステムの表現品質を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T10:06:04Z)
• FMP: Toward Fair Graph Message Passing against Topology Bias [43.70672256020857]
  textsfFair textsfMessage textsfPassing (FMP) 方式が提案されている。 提案したFMPは、効果的で透明で、バックプロパゲーショントレーニングと互換性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T23:00:26Z)
• Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation [56.12499090935242]
  本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。 KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。 KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:44:00Z)
• Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation [29.648300580880683]
  我々は、アイテムやユーザ間で依存する知識をレコメンデーションフレームワークに注入する知識認識結合グラフニューラルネットワーク(KCGN)を提案する。 KCGNは,グローバルグラフ構造認識のための相互情報を活用することにより,高次ユーザ・アイテム関係符号化を実現する。 さらに、動的マルチタイプユーザ-イテム対話パターンをキャプチャする機能により、KCGNをさらに強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:13:51Z)
• Adversarial Feature Augmentation and Normalization for Visual Recognition [109.6834687220478]
  最近のコンピュータビジョンの進歩は、分類モデルの一般化能力を改善するために、逆データ拡張を利用する。 本稿では,中間的特徴埋め込みにおける敵対的拡張を提唱する効率的かつ効率的な代替手法を提案する。 代表的なバックボーンネットワークを用いて,多様な視覚認識タスクにまたがる提案手法を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T20:36:34Z)
• Policy-GNN: Aggregation Optimization for Graph Neural Networks [60.50932472042379]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、局所的なグラフ構造をモデル化し、隣人からの情報を集約することで階層的なパターンを捉えることを目的としている。 複雑なグラフとスパースな特徴を与えられた各ノードに対して効果的なアグリゲーション戦略を開発することは難しい課題である。 本稿では,GNNのサンプリング手順とメッセージパッシングを複合学習プロセスにモデル化するメタ政治フレームワークであるPolicy-GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T17:03:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。