論文の概要: DisCo: Graph-Based Disentangled Contrastive Learning for Cold-Start Cross-Domain Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15005v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 03:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 12:13:21.583432
• Title: DisCo: Graph-Based Disentangled Contrastive Learning for Cold-Start Cross-Domain Recommendation
• Title（参考訳）: DisCo: コールドスタートクロスドメイン勧告のためのグラフベースの非交叉型コントラスト学習
• Authors: Hourun Li, Yifan Wang, Zhiping Xiao, Jia Yang, Changling Zhou, Ming Zhang, Wei Ju,
• Abstract要約: クロスドメインレコメンデーション(CDR)が有望なソリューションとして登場した。 しかし、ソースドメインに類似した好みを持つユーザは、ターゲットドメインに対して異なる関心を示す可能性がある。 そこで本稿では,ユーザ意図の微粒化を捉えるために,グラフに基づく非交叉型コントラスト学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.61586672399166
• License:
• Abstract: Recommender systems are widely used in various real-world applications, but they often encounter the persistent challenge of the user cold-start problem. Cross-domain recommendation (CDR), which leverages user interactions from one domain to improve prediction performance in another, has emerged as a promising solution. However, users with similar preferences in the source domain may exhibit different interests in the target domain. Therefore, directly transferring embeddings may introduce irrelevant source-domain collaborative information. In this paper, we propose a novel graph-based disentangled contrastive learning framework to capture fine-grained user intent and filter out irrelevant collaborative information, thereby avoiding negative transfer. Specifically, for each domain, we use a multi-channel graph encoder to capture diverse user intents. We then construct the affinity graph in the embedding space and perform multi-step random walks to capture high-order user similarity relationships. Treating one domain as the target, we propose a disentangled intent-wise contrastive learning approach, guided by user similarity, to refine the bridging of user intents across domains. Extensive experiments on four benchmark CDR datasets demonstrate that DisCo consistently outperforms existing state-of-the-art baselines, thereby validating the effectiveness of both DisCo and its components.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、様々な現実世界のアプリケーションで広く使われているが、ユーザによるコールドスタート問題の永続的な課題にしばしば遭遇する。 あるドメインからのユーザインタラクションを活用して、別のドメインでの予測パフォーマンスを改善するクロスドメインレコメンデーション(CDR)が、有望なソリューションとして登場した。 しかし、ソースドメインに類似した好みを持つユーザは、ターゲットドメインに対して異なる関心を示す可能性がある。 したがって、埋め込みを直接転送することは、無関係なソース・ドメインの協調情報をもたらす可能性がある。 本稿では,不適切な協調情報を抽出し,負の移動を避けるために,グラフに基づく非交叉型コントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には、各ドメインに対して、多チャンネルグラフエンコーダを使用して、多様なユーザ意図をキャプチャします。 次に、埋め込み空間に親和性グラフを構築し、複数ステップのランダムウォークを行い、高階ユーザ類似性関係をキャプチャする。 そこで本研究では,ドメイン間におけるユーザ意図のブリッジングを改善するために,ユーザ類似性によって導かれる,意図的コントラスト学習手法を提案する。 4つのベンチマークCDRデータセットに対する大規模な実験は、DisCoが既存の最先端ベースラインを一貫して上回り、DisCoとそのコンポーネントの有効性を検証していることを示している。

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