Fugu-MT 論文翻訳(概要): MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering

論文の概要: MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13825v2
Date: Sun, 22 Dec 2024 06:42:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 12:13:22.883476
Title: MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
Title（参考訳）: MixRec: 異種グラフ協調フィルタリング
Authors: Lianghao Xia, Meiyan Xie, Yong Xu, Chao Huang,
Abstract要約: そこで本稿では,MixRecを用いたグラフ協調フィルタリングモデルを提案する。本モデルでは,意図的不整合とマルチビヘイビア・モデリングを取り入れてこれを実現している。また、自己教師付きデータ拡張の利点を適応的に探求する、新しいコントラスト学習パラダイムを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.96510707666373
License:
Abstract: For modern recommender systems, the use of low-dimensional latent representations to embed users and items based on their observed interactions has become commonplace. However, many existing recommendation models are primarily designed for coarse-grained and homogeneous interactions, which limits their effectiveness in two critical dimensions. Firstly, these models fail to leverage the relational dependencies that exist across different types of user behaviors, such as page views, collects, comments, and purchases. Secondly, they struggle to capture the fine-grained latent factors that drive user interaction patterns. To address these limitations, we present a heterogeneous graph collaborative filtering model MixRec that excels at disentangling users' multi-behavior interaction patterns and uncovering the latent intent factors behind each behavior. Our model achieves this by incorporating intent disentanglement and multi-behavior modeling, facilitated by a parameterized heterogeneous hypergraph architecture. Furthermore, we introduce a novel contrastive learning paradigm that adaptively explores the advantages of self-supervised data augmentation, thereby enhancing the model's resilience against data sparsity and expressiveness with relation heterogeneity. To validate the efficacy of MixRec, we conducted extensive experiments on three public datasets. The results clearly demonstrate its superior performance, significantly outperforming various state-of-the-art baselines. Our model is open-sourced and available at: https://github.com/HKUDS/MixRec.
Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデーションシステムでは、ユーザやアイテムを埋め込むために低次元の潜在表現を用いることが一般的になっている。しかし、多くの既存のレコメンデーションモデルは、主に粗い粒度と均質な相互作用のために設計されており、2つの臨界次元における有効性を制限している。まず、これらのモデルは、ページビュー、コレクション、コメント、購入など、さまざまなタイプのユーザ行動にまたがるリレーショナル依存関係の活用に失敗する。第2に、ユーザインタラクションパターンを駆動する微妙な潜伏要因を捉えるのに苦労しています。このような制約に対処するために,ユーザの複数行動相互作用パターンを解消し,各行動の背後にある潜伏意図因子を明らかにする,異種グラフ協調フィルタリングモデルMixRecを提案する。我々のモデルは、パラメータ化ヘテロジニアスハイパーグラフアーキテクチャにより促進される意図的不整合とマルチビヘイビアモデリングを組み込むことにより、これを実現する。さらに, 自己教師型データ拡張の利点を適応的に探求し, 関係不均一性によるデータの疎性や表現性に対するモデルのレジリエンスを高める, 新たなコントラスト学習パラダイムを導入する。 MixRecの有効性を検証するために,3つの公開データセットについて広範な実験を行った。結果は、その優れた性能を示し、様々な最先端のベースラインを著しく上回った。私たちのモデルはオープンソースで、https://github.com/HKUDS/MixRec.comで利用可能です。

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