論文の概要: Contrastive Learning for Cold Start Recommendation with Adaptive Feature Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03664v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 23:15:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 14:33:12.184925
- Title: Contrastive Learning for Cold Start Recommendation with Adaptive Feature Fusion
- Title（参考訳）: 適応的特徴融合による冷間開始勧告のコントラスト学習
- Authors: Jiacheng Hu, Tai An, Zidong Yu, Junliang Du, Yuanshuai Luo,
- Abstract要約: 本稿では,コントラスト学習を統合したコールドスタートレコメンデーションモデルを提案する。
このモデルは適応的特徴選択モジュールを通じて鍵特徴の重みを動的に調整する。
マルチモーダルな特徴融合機構を組み合わせることで、ユーザ属性、アイテムメタ情報、コンテキスト特徴を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2194815687410627
- License:
- Abstract: This paper proposes a cold start recommendation model that integrates contrastive learning, aiming to solve the problem of performance degradation of recommendation systems in cold start scenarios due to the scarcity of user and item interaction data. The model dynamically adjusts the weights of key features through an adaptive feature selection module and effectively integrates user attributes, item meta-information, and contextual features by combining a multimodal feature fusion mechanism, thereby improving recommendation performance. In addition, the model introduces a contrastive learning mechanism to enhance the robustness and generalization ability of feature representation by constructing positive and negative sample pairs. Experiments are conducted on the MovieLens-1M dataset. The results show that the proposed model significantly outperforms mainstream recommendation methods such as Matrix Factorization, LightGBM, DeepFM, and AutoRec in terms of HR, NDCG, MRR, and Recall, especially in cold start scenarios. Ablation experiments further verify the key role of each module in improving model performance, and the learning rate sensitivity analysis shows that a moderate learning rate is crucial to the optimization effect of the model. This study not only provides a new solution to the cold start problem but also provides an important reference for the application of contrastive learning in recommendation systems. In the future, this model is expected to play a role in a wider range of scenarios, such as real-time recommendation and cross-domain recommendation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザとアイテムのインタラクションデータ不足によるコールドスタートシナリオにおけるレコメンデーションシステムの性能劣化の問題を解決することを目的とした,コントラスト学習を統合したコールドスタートレコメンデーションモデルを提案する。
このモデルは、適応的特徴選択モジュールを介して重要な特徴の重みを動的に調整し、マルチモーダルな特徴融合機構を組み合わせることにより、ユーザ属性、アイテムメタ情報、コンテキスト特徴を効果的に統合し、レコメンデーション性能を向上させる。
さらに、正と負のサンプルペアを構築することで特徴表現の頑健性と一般化能力を高めるための対照的な学習機構を導入する。
MovieLens-1Mデータセット上で実験を行う。
提案手法は,特にコールドスタートシナリオにおいて,HR,NDCG,MRR,リコールにおいて,行列因子化,LightGBM,DeepFM,AutoRecといった主流の推奨手法よりも優れていた。
アブレーション実験により,各モジュールのモデル性能向上における重要な役割が検証され,学習速度感度解析により,モデルの最適化効果に適度な学習速度が重要であることが示された。
本研究はコールドスタート問題に対する新たな解決策を提供するだけでなく,レコメンデーションシステムにおけるコントラスト学習の適用にも重要な参考となる。
将来的には、リアルタイムレコメンデーションやクロスドメインレコメンデーションなど、幅広いシナリオにおいて、このモデルが役割を果たすことが期待される。
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