論文の概要: Personalized Denoising Implicit Feedback for Robust Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00348v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 07:13:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:52:08.574212
• Title: Personalized Denoising Implicit Feedback for Robust Recommender System
• Title（参考訳）: ロバストレコメンダシステムのためのパーソナライズされた暗黙のフィードバック
• Authors: Kaike Zhang, Qi Cao, Yunfan Wu, Fei Sun, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: ユーザの個人的損失分布には,正常なインタラクションとノイズの多いインタラクションが明確に区別されていることを示す。 本稿では,ユーザのパーソナライズロス分布であるPLDを用いてDenoiseに対する再サンプリング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.719158008403376
• License:
• Abstract: While implicit feedback is foundational to modern recommender systems, factors such as human error, uncertainty, and ambiguity in user behavior inevitably introduce significant noise into this feedback, adversely affecting the accuracy and robustness of recommendations. To address this issue, existing methods typically aim to reduce the training weight of noisy feedback or discard it entirely, based on the observation that noisy interactions often exhibit higher losses in the overall loss distribution. However, we identify two key issues: (1) there is a significant overlap between normal and noisy interactions in the overall loss distribution, and (2) this overlap becomes even more pronounced when transitioning from pointwise loss functions (e.g., BCE loss) to pairwise loss functions (e.g., BPR loss). This overlap leads traditional methods to misclassify noisy interactions as normal, and vice versa. To tackle these challenges, we further investigate the loss overlap and find that for a given user, there is a clear distinction between normal and noisy interactions in the user's personal loss distribution. Based on this insight, we propose a resampling strategy to Denoise using the user's Personal Loss distribution, named PLD, which reduces the probability of noisy interactions being optimized. Specifically, during each optimization iteration, we create a candidate item pool for each user and resample the items from this pool based on the user's personal loss distribution, prioritizing normal interactions. Additionally, we conduct a theoretical analysis to validate PLD's effectiveness and suggest ways to further enhance its performance. Extensive experiments conducted on three datasets with varying noise ratios demonstrate PLD's efficacy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデーションシステムには暗黙のフィードバックが基礎となっているが、ヒューマンエラー、不確実性、ユーザ行動の曖昧さなどの要因がこのフィードバックに必然的に大きなノイズをもたらし、レコメンデーションの正確性や堅牢性に悪影響を及ぼす。 この問題を解決するために、既存の手法は一般的に、ノイズフィードバックのトレーニング重量を減らしたり、完全に破棄することを目的としている。 しかし,(1)損失分布全体において通常の相互作用とノイズの相互作用の間に大きな重なりがあること,(2)ポイントワイド損失関数(例えば,BCE損失)からペアワイド損失関数(例えば,BPR損失)に移行すると,この重なり合いがさらに顕著になる,という2つの重要な課題が明らかになった。 この重なり合いは、ノイズの相互作用を通常のものと誤分類する従来の方法と、その逆を導く。 これらの課題に対処するために、損失重なりを更に調査し、あるユーザにとって、ユーザの個人的損失分布における正常な相互作用とノイズの多い相互作用が明確に区別されていることを確認する。 この知見に基づいて,ユーザのパーソナライズロス分布であるPLDを用いて,雑音の相互作用が最適化される確率を低減することで,Denoiseに対する再サンプリング戦略を提案する。 具体的には、各最適化イテレーションにおいて、各ユーザに対して候補アイテムプールを作成し、正常なインタラクションを優先して、ユーザの個人的損失分布に基づいて、このプールからアイテムを再サンプリングする。 さらに,PLDの有効性を検証するための理論的解析を行い,その性能をさらに向上する方法を提案する。 様々なノイズ比を持つ3つのデータセットで実施された大規模な実験は、PLDの有効性と堅牢性を示している。

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