論文の概要: HI-Series Algorithms A Hybrid of Substance Diffusion Algorithm and Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01305v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 08:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:13:00.486930
• Title: HI-Series Algorithms A Hybrid of Substance Diffusion Algorithm and Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: HI系列アルゴリズム - 物質拡散アルゴリズムと協調フィルタリングのハイブリッド-
• Authors: Yu Peng, Ya-Hui An,
• Abstract要約: 本稿では ItemCF と拡散に基づくアプローチを統合する HI-Series アルゴリズムを提案する。 MovieLens、Netflix、RYMデータセットの実験では、HIシリーズアルゴリズムがベースモデルよりも大幅に優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.584380721735094
• License:
• Abstract: Recommendation systems face the challenge of balancing accuracy and diversity, as traditional collaborative filtering (CF) and network-based diffusion algorithms exhibit complementary limitations. While item-based CF (ItemCF) enhances diversity through item similarity, it compromises accuracy. Conversely, mass diffusion (MD) algorithms prioritize accuracy by favoring popular items but lack diversity. To address this trade-off, we propose the HI-series algorithms, hybrid models integrating ItemCF with diffusion-based approaches (MD, HHP, BHC, BD) through a nonlinear combination controlled by parameter $\epsilon$. This hybridization leverages ItemCF's diversity and MD's accuracy, extending to advanced diffusion models (HI-HHP, HI-BHC, HI-BD) for enhanced performance. Experiments on MovieLens, Netflix, and RYM datasets demonstrate that HI-series algorithms significantly outperform their base counterparts. In sparse data ($20\%$ training), HI-MD achieves a $0.8\%$-$4.4\%$ improvement in F1-score over MD while maintaining higher diversity (Diversity@20: 459 vs. 396 on MovieLens). For dense data ($80\%$ training), HI-BD improves F1-score by $2.3\%$-$5.2\%$ compared to BD, with diversity gains up to $18.6\%$. Notably, hybrid models consistently enhance novelty in sparse settings and exhibit robust parameter adaptability. The results validate that strategic hybridization effectively breaks the accuracy-diversity trade-off, offering a flexible framework for optimizing recommendation systems across data sparsity levels.
• Abstract（参考訳）: 従来の協調フィルタリング(CF)とネットワークベースの拡散アルゴリズムは相補的な制限を示すため、勧告システムは精度と多様性のバランスをとるという課題に直面している。 アイテムベースのCF(ItemCF)はアイテムの類似性を通じて多様性を高めるが、正確性を損なう。 逆に、大量拡散(MD)アルゴリズムは人気アイテムを優先して精度を優先するが、多様性は欠如している。 このトレードオフに対処するために、パラメータ$\epsilon$で制御される非線形結合によりItemCFと拡散に基づくアプローチ(MD, HHP, BHC, BD)を統合するハイブリッドモデルHI系列アルゴリズムを提案する。 このハイブリダイゼーションはItemCFの多様性とMDの精度を活用し、高度な拡散モデル(HI-HHP、HI-BHC、HI-BD)に拡張して性能を向上させる。 MovieLens、Netflix、RYMデータセットの実験では、HIシリーズアルゴリズムがベースモデルよりも大幅に優れていることが示されている。 sparse data (20 %$ training) では、HI-MD は F1-score を MD よりも高い多様性を維持しながら 0.8 %$-$4.4 %$ 改善している(Diversity@20: 459 vs. 396 on MovieLens)。 高密度データ(80 % のトレーニング)の場合、HI-BD は F1 スコアを 2.3 %$-5.2 %$ に改善し、ダイバーシティは 18.6 %$ まで上昇する。 特に、ハイブリッドモデルはスパース設定における新規性を一貫して強化し、堅牢なパラメータ適応性を示す。 その結果、戦略的ハイブリダイゼーションが精度と多様性のトレードオフを効果的に破り、データの分散レベルを越えてレコメンデーションシステムを最適化するためのフレキシブルなフレームワークを提供することがわかった。

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