論文の概要: How Does Topology Bias Distort Message Passing? A Dirichlet Energy Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13892v2
• Date: Tue, 20 May 2025 05:38:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.543949
• Title: How Does Topology Bias Distort Message Passing? A Dirichlet Energy Perspective
• Title（参考訳）: トポロジはいかにしてメッセージを歪ませるか? : ディリクレエネルギーの観点から
• Authors: Yanbiao Ji, Yue Ding, Dan Luo, Chang Liu, Yuxiang Lu, Xin Xin, Hongtao Lu,
• Abstract要約: グラフベースのレコメンデータシステムは,人気バイアスによって損なわれていることを示す。 このバイアスは人気のある項目を過剰に表現し、ユーザのフィードバックループを通じてバイアスと公平性の問題を強化します。 本稿では,メッセージパッシングを高次simplicialコンプレックスに拡張するテスト時単純伝搬を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.257609475244223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based recommender systems have achieved remarkable effectiveness by modeling high-order interactions between users and items. However, such approaches are significantly undermined by popularity bias, which distorts the interaction graph's structure, referred to as topology bias. This leads to overrepresentation of popular items, thereby reinforcing biases and fairness issues through the user-system feedback loop. Despite attempts to study this effect, most prior work focuses on the embedding or gradient level bias, overlooking how topology bias fundamentally distorts the message passing process itself. We bridge this gap by providing an empirical and theoretical analysis from a Dirichlet energy perspective, revealing that graph message passing inherently amplifies topology bias and consistently benefits highly connected nodes. To address these limitations, we propose Test-time Simplicial Propagation (TSP), which extends message passing to higher-order simplicial complexes. By incorporating richer structures beyond pairwise connections, TSP mitigates harmful topology bias and substantially improves the representation and recommendation of long-tail items during inference. Extensive experiments across five real-world datasets demonstrate the superiority of our approach in mitigating topology bias and enhancing recommendation quality.
• Abstract（参考訳）: グラフベースのレコメンデータシステムは,ユーザとアイテム間の高次インタラクションをモデル化することによって,目覚ましい効果を実現している。 しかし、そのようなアプローチは、トポロジーバイアスと呼ばれる相互作用グラフの構造を歪ませる人気バイアスによって著しく損なわれている。 これにより、人気のある項目が過剰に表現され、ユーザシステムからのフィードバックループを通じてバイアスや公平性の問題が強化されます。 この効果を研究する試みにもかかわらず、ほとんどの先行研究は、トポロジのバイアスがメッセージパッシングプロセス自体を根本的に歪ませる方法を見越して、埋め込みや勾配レベルのバイアスに焦点を当てている。 このギャップをディリクレエネルギーの観点から経験的、理論的に解析することで橋渡しし、グラフメッセージが本質的にトポロジーバイアスを増幅し、高連結ノードに一貫した利益をもたらすことを示した。 これらの制約に対処するため,高次simplicial Complexへのメッセージパッシングを拡張するTest-time Simplicial Propagation (TSP)を提案する。 TSPは、対接続を超えてリッチな構造を組み込むことにより、有害なトポロジーバイアスを緩和し、推論中のロングテールアイテムの表現と推奨を大幅に改善する。 5つの実世界のデータセットにわたる大規模な実験は、トポロジバイアスの緩和と推奨品質の向上における我々のアプローチの優位性を示している。

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