論文の概要: SymCERE: Symmetric Contrastive Learning for Robust Review-Enhanced Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02195v2
• Date: Wed, 13 Aug 2025 10:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 22:53:11.602867
• Title: SymCERE: Symmetric Contrastive Learning for Robust Review-Enhanced Recommendation
• Title（参考訳）: SymCERE:ロバストレビュー強化レコメンデーションのための対称的コントラスト学習
• Authors: Toyotaro Suzumura, Hisashi Ikari, Hiroki Kanezashi, Md Mostafizur Rahman, Yu Hirate,
• Abstract要約: 提案するSymCEREは,提案する偽陰性に対処するコントラスト学習手法である。 3つのプラットフォームからの15のデータセットの実験では、SymCEREがいくつかの強力なベースラインを上回っ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）: 2.087411180679868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern recommendation systems can achieve high performance by fusing user behavior graphs (via GNNs) and review texts (via LLMs). However, this fusion faces three significant issues: (1) False Negatives in contrastive learning can degrade the training signal by penalizing similar items; (2) Popularity Bias, often encoded as embedding magnitude, can distort similarity scores; and (3) Signal Ambiguity, which arises from the conflation of objective facts with subjective sentiment in reviews. These interconnected issues can prevent models from learning users' true preferences. In this paper, we propose SymCERE (Symmetric SINCERE), a contrastive learning method that addresses these three issues simultaneously through its structural design. First, we introduce a symmetric application of the SINCERE loss for cross-modal alignment, which is designed to eliminate false negatives in recommendation. Second, by integrating this with L2 normalisation under a "magnitude-as-noise" hypothesis, we aim to mitigate popularity bias by forcing the model to encode preferences primarily in the vector's direction. Experiments on 15 datasets from three distinct platforms (e-commerce, local reviews, and travel) demonstrate that SymCERE outperforms several strong baselines, achieving a relative improvement of up to 43.6% on NDCG@10. Furthermore, a detailed LIME analysis shows that the model learns to anchor alignment on objective, informative vocabulary (e.g., "OEM," "compatible," "gasket"), while placing less emphasis on generic sentiment (e.g., "good," "great"). This suggests that effective semantic alignment stems from understanding factual product attributes, offering a path toward more accurate recommendation systems. The code is available at: https://anonymous.4open.science/r/ReviewGNN-2E1E.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデーションシステムは、(GNNを介して)ユーザ行動グラフを融合させ、(LLMを介して)テキストをレビューすることで、高いパフォーマンスを達成することができる。 しかし, この融合は, 1) 対照的学習における偽陰性者は類似項目をペナルティ化することで訓練信号を劣化させることができる; (2) 埋め込みサイズとして符号化される人気バイアスは類似度スコアを歪ませる; (3) 客観的事実と主観的感情の融合から生じる信号の曖昧さの3つの重要な問題に直面する。 これらの相互接続された問題は、モデルのユーザの真の嗜好を学習するのを防ぐことができる。 本稿では,Symmetric SINCERE(Symmetric SINCERE)を提案する。 まず,SINCERE損失の対称的適用法を提案する。 第二に、これを「マグニチュード・アズ・ノイズ」仮説の下でL2正規化と組み合わせることで、モデルに主にベクトル方向の選好をエンコードさせ、人気バイアスを軽減することを目指している。 3つの異なるプラットフォーム(eコマース、ローカルレビュー、旅行)からの15のデータセットの実験では、SymCEREはいくつかの強力なベースラインを上回り、NDCG@10で43.6%の相対的な改善を達成している。 さらに、詳細なLIME分析では、モデルが客観的な情報的語彙(例:OEM、互換)にアラインメントを保ちながら、一般的な感情(例:「良い」、「大きい」、「大きい」)に重点を置いていることが示されている。 このことは、効果的なセマンティックアライメントは、実際の製品属性を理解し、より正確なレコメンデーションシステムへの道を提供することに起因していることを示唆している。 コードは以下の通りである。 https://anonymous.4open.science/r/ReviewGNN-2E1E。

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