論文の概要: Conv4Rec: A 1-by-1 Convolutional AutoEncoder for User Profiling through Joint Analysis of Implicit and Explicit Feedbacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07499v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 08:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.229105
• Title: Conv4Rec: A 1-by-1 Convolutional AutoEncoder for User Profiling through Joint Analysis of Implicit and Explicit Feedbacks
• Title（参考訳）: Conv4Rec: インシシットと明示的フィードバックの結合解析によるユーザプロファイリングのための1-by-1畳み込みオートエンコーダ
• Authors: Antoine Ledent, Petr Kasalický, Rodrigo Alves, Hady W. Lauw,
• Abstract要約: ユーザモデリングとレコメンデーションタスクのための新しい畳み込み型AutoEncoderアーキテクチャを導入する。 このモデルでは,明示的な評価とサンプリングパターンの暗黙的な情報の両方から,共同で学習することができる。 いくつかの実生活データセットの実験において、暗黙的および明示的なフィードバック予測タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.7275102787435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new convolutional AutoEncoder architecture for user modelling and recommendation tasks with several improvements over the state of the art. Firstly, our model has the flexibility to learn a set of associations and combinations between different interaction types in a way that carries over to each user and item. Secondly, our model is able to learn jointly from both the explicit ratings and the implicit information in the sampling pattern (which we refer to as `implicit feedback'). It can also make separate predictions for the probability of consuming content and the likelihood of granting it a high rating if observed. This not only allows the model to make predictions for both the implicit and explicit feedback, but also increases the informativeness of the predictions: in particular, our model can identify items which users would not have been likely to consume naturally, but would be likely to enjoy if exposed to them. Finally, we provide several generalization bounds for our model, which to the best of our knowledge, are among the first generalization bounds for auto-encoders in a Recommender Systems setting; we also show that optimizing our loss function guarantees the recovery of the exact sampling distribution over interactions up to a small error in total variation. In experiments on several real-life datasets, we achieve state-of-the-art performance on both the implicit and explicit feedback prediction tasks despite relying on a single model for both, and benefiting from additional interpretability in the form of individual predictions for the probabilities of each possible rating.
• Abstract（参考訳）: ユーザモデリングとレコメンデーションタスクのための新しい畳み込み型AutoEncoderアーキテクチャを導入し、最先端技術に対していくつかの改善を加えた。 第一に、当社のモデルには、ユーザとアイテムに受け継がれる方法で、さまざまなインタラクションタイプ間の関連性や組み合わせを学習する柔軟性があります。 第二に、我々のモデルは、明示的な評価とサンプリングパターンの暗黙的な情報の両方から、共同で学習することができる。 また、コンテンツを消費する確率と、観察すれば高いレーティングを与える可能性の予測を別々に行うこともできる。 これは、暗黙のフィードバックと明示的なフィードバックの両方の予測を可能にするだけでなく、予測の情報性も向上させる。 最後に,Recommender Systemsの設定におけるオートエンコーダの1次一般化バウンダリとして,我々のモデルに対するいくつかの一般化バウンダリを提供する。 いくつかの実生活データセットの実験では、一つのモデルに頼らず、暗黙的および明示的なフィードバック予測タスクの両方で最先端のパフォーマンスを達成し、各評価の確率に対する個々の予測の形で追加の解釈可能性の恩恵を受ける。

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