論文の概要: GraphHash: Graph Clustering Enables Parameter Efficiency in Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17245v2
- Date: Sat, 08 Feb 2025 05:54:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:23:27.641599
- Title: GraphHash: Graph Clustering Enables Parameter Efficiency in Recommender Systems
- Title（参考訳）: GraphHash: Recommenderシステムにおけるグラフクラスタリングによるパラメータ効率の実現
- Authors: Xinyi Wu, Donald Loveland, Runjin Chen, Yozen Liu, Xin Chen, Leonardo Neves, Ali Jadbabaie, Clark Mingxuan Ju, Neil Shah, Tong Zhao,
- Abstract要約: 本稿では,モジュール性に基づく二部グラフクラスタリングを利用したグラフベースの最初のアプローチであるGraphHashを紹介する。
高速クラスタリングアルゴリズムを使用することで、GraphHashはプリプロセス中のメッセージパッシングの計算効率のよいプロキシとして機能する。
実験では、GraphHashは検索およびクリックスルーレート予測タスクの両方において、多様なハッシュベースラインを大幅に上回る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.64666652517944
- License:
- Abstract: Deep recommender systems rely heavily on large embedding tables to handle high-cardinality categorical features such as user/item identifiers, and face significant memory constraints at scale. To tackle this challenge, hashing techniques are often employed to map multiple entities to the same embedding and thus reduce the size of the embedding tables. Concurrently, graph-based collaborative signals have emerged as powerful tools in recommender systems, yet their potential for optimizing embedding table reduction remains unexplored. This paper introduces GraphHash, the first graph-based approach that leverages modularity-based bipartite graph clustering on user-item interaction graphs to reduce embedding table sizes. We demonstrate that the modularity objective has a theoretical connection to message-passing, which provides a foundation for our method. By employing fast clustering algorithms, GraphHash serves as a computationally efficient proxy for message-passing during preprocessing and a plug-and-play graph-based alternative to traditional ID hashing. Extensive experiments show that GraphHash substantially outperforms diverse hashing baselines on both retrieval and click-through-rate prediction tasks. In particular, GraphHash achieves on average a 101.52% improvement in recall when reducing the embedding table size by more than 75%, highlighting the value of graph-based collaborative information for model reduction. Our code is available at https://github.com/snap-research/GraphHash.
- Abstract（参考訳）: ディープレコメンデータシステムは、ユーザ/イテム識別子のような高次のカテゴリ機能を扱うために大きな埋め込みテーブルに大きく依存しており、大規模なメモリ制限に直面している。
この課題に対処するために、複数のエンティティを同じ埋め込みにマッピングし、そのため埋め込みテーブルのサイズを減らすために、ハッシュ技術がよく用いられる。
グラフベースの協調信号は、レコメンデータシステムにおいて強力なツールとして登場したが、埋め込みテーブルの削減を最適化する可能性はまだ明らかではない。
本稿では,ユーザ-itemインタラクショングラフ上でのモジュラリティに基づく二部グラフクラスタリングを活用して,埋め込みテーブルのサイズを削減したグラフベースの最初のアプローチであるGraphHashを紹介する。
モジュラリティの目的がメッセージパッシングに理論的に結びついていることが,本手法の基盤となることを実証する。
高速クラスタリングアルゴリズムを使用することで、GraphHashはプリプロセッシング中のメッセージパッシングの計算効率のよいプロキシとして機能し、従来のIDハッシュに代わるグラフベースのプラグインとして機能する。
大規模な実験により、GraphHashは検索とクリックスルーレート予測の両方において、多様なハッシュベースラインを大幅に上回ることがわかった。
特にGraphHashは、埋め込みテーブルのサイズを75%以上削減する際のリコールにおける平均101.52%の改善を実現し、グラフベースのコラボレーティブ情報の価値を強調している。
私たちのコードはhttps://github.com/snap-research/GraphHash.orgから入手可能です。
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