論文の概要: Criteria-Aware Graph Filtering: Extremely Fast Yet Accurate Multi-Criteria Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09046v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 08:01:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:14.231612
• Title: Criteria-Aware Graph Filtering: Extremely Fast Yet Accurate Multi-Criteria Recommendation
• Title（参考訳）: Criteria-Aware Graph Filtering:超高速かつ高精度なマルチクリトリアレコメンデーション
• Authors: Jin-Duk Park, Jaemin Yoo, Won-Yong Shin,
• Abstract要約: マルチクリーター(MC)レコメンダシステムは、様々なeコマースドメインで急速に普及している。 しかし、トレーニングベースの協調フィルタリングを用いたMCレコメンデーションでは、単一基準よりも複数の評価を考慮する必要がある。 本稿では,MC推薦を効率的にかつ正確に行うために,基準対応グラフ上に構築したトレーニングフリーMCレコメンデーション手法であるCA-GFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.740346109417143
• License:
• Abstract: Multi-criteria (MC) recommender systems, which utilize MC rating information for recommendation, are increasingly widespread in various e-commerce domains. However, the MC recommendation using training-based collaborative filtering, requiring consideration of multiple ratings compared to single-criterion counterparts, often poses practical challenges in achieving state-of-the-art performance along with scalable model training. To solve this problem, we propose CA-GF, a training-free MC recommendation method, which is built upon criteria-aware graph filtering for efficient yet accurate MC recommendations. Specifically, first, we construct an item-item similarity graph using an MC user-expansion graph. Next, we design CA-GF composed of the following key components, including 1) criterion-specific graph filtering where the optimal filter for each criterion is found using various types of polynomial low-pass filters and 2) criteria preference-infused aggregation where the smoothed signals from each criterion are aggregated. We demonstrate that CA-GF is (a) efficient: providing the computational efficiency, offering the extremely fast runtime of less than 0.2 seconds even on the largest benchmark dataset, (b) accurate: outperforming benchmark MC recommendation methods, achieving substantial accuracy gains up to 24% compared to the best competitor, and (c) interpretable: providing interpretations for the contribution of each criterion to the model prediction based on visualizations.
• Abstract（参考訳）: MCレコメンデーションにMCレーティング情報を利用するマルチ基準(MC)レコメンデーションシステムは、様々なeコマースドメインで急速に普及している。 しかし、トレーニングベースのコラボレーティブフィルタリングを用いたMC勧告では、単一基準と比較した場合、複数の評価を考慮しなければならないため、スケーラブルなモデルトレーニングとともに最先端のパフォーマンスを達成する上で、実践的な課題がしばしば生じている。 そこで本研究では,MC推薦を効率的にかつ正確に行うための基準付きグラフフィルタリングを基盤として,トレーニング不要なMCレコメンデーション手法であるCA-GFを提案する。 具体的には,まずMCユーザ拡張グラフを用いて項目と項目の類似性グラフを構築する。 次に、以下のキーコンポーネントからなるCA-GFを設計する。 1) 各基準に対する最適フィルタが多項式ローパスフィルタの様々な種類を用いて検出される基準固有グラフフィルタリング 2) 各基準からのスムーズな信号が集約される基準優先注入アグリゲーション。 私たちはCA-GFが正しいことを証明した。 (a) 効率的な: 計算効率を提供し、最大のベンチマークデータセットでさえ0.2秒未満の非常に高速なランタイムを提供する。 (b) 正確性: ベンチマークMC推薦法を上回り、最高の競争相手に比べて精度が最大24%向上する。 (c)解釈可能:可視化に基づくモデル予測に対する各基準の貢献の解釈を提供する。

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