論文の概要: S-Diff: An Anisotropic Diffusion Model for Collaborative Filtering in Spectral Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00384v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 10:54:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 16:54:31.638053
• Title: S-Diff: An Anisotropic Diffusion Model for Collaborative Filtering in Spectral Domain
• Title（参考訳）: S-Diff:スペクトル領域における協調フィルタリングのための異方性拡散モデル
• Abstract要約: グラフに基づく協調フィルタリングにインスパイアされたS-Diffを提案する。 S-Diffは、ユーザの相互作用ベクトルをスペクトル領域にマッピングし、拡散ノイズをパラメータ化してグラフ周波数に合わせる。 この異方性拡散は重要な低周波成分を保持し、高い信号対雑音比を保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.22881271027173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering user preferences from user-item interaction matrices is a key challenge in recommender systems. While diffusion models can sample and reconstruct preferences from latent distributions, they often fail to capture similar users' collective preferences effectively. Additionally, latent variables degrade into pure Gaussian noise during the forward process, lowering the signal-to-noise ratio, which in turn degrades performance. To address this, we propose S-Diff, inspired by graph-based collaborative filtering, better to utilize low-frequency components in the graph spectral domain. S-Diff maps user interaction vectors into the spectral domain and parameterizes diffusion noise to align with graph frequency. This anisotropic diffusion retains significant low-frequency components, preserving a high signal-to-noise ratio. S-Diff further employs a conditional denoising network to encode user interactions, recovering true preferences from noisy data. This method achieves strong results across multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: ユーザとイテムのインタラクション行列からユーザの好みを復元することは、レコメンデーションシステムにおいて重要な課題である。 拡散モデルは、潜伏分布からの選好をサンプリングして再構成するが、しばしば類似したユーザの集団選好を効果的に捉えることに失敗する。 さらに、遅延変数は前処理中に純粋なガウス雑音に分解され、信号対雑音比が低下し、性能が低下する。 そこで本稿では,グラフベースの協調フィルタリングに着想を得たS-Diffを提案する。 S-Diffは、ユーザの相互作用ベクトルをスペクトル領域にマッピングし、拡散ノイズをパラメータ化してグラフ周波数に合わせる。 この異方性拡散は重要な低周波成分を保持し、高い信号対雑音比を保持する。 S-Diffはさらに、ユーザインタラクションを符号化する条件記述ネットワークを採用し、ノイズの多いデータから真の好みを回復する。 この手法は複数のデータセットにまたがって強い結果を得る。

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