論文の概要: Rethinking Contrastive Learning for Graph Collaborative Filtering: Limitations and a Simple Remedy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24015v1
• Date: Wed, 20 May 2026 03:19:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 15:03:09.192305
• Title: Rethinking Contrastive Learning for Graph Collaborative Filtering: Limitations and a Simple Remedy
• Title（参考訳）: グラフ協調フィルタリングにおけるコントラスト学習の再考:限界と簡単な対策
• Abstract要約: グラフコラボレーティブ・フィルタリング(GCF)はレコメンダシステムにおいて支配的なパラダイムである。 学習可能な重みを多数の隣接するペアに集約することにより,ユーザイテム予測スコアが計算されることを示す。 本稿では, NT-SSMを提案する。NT-SSMは, 実効的かつ原理的なCL目標であり, タイプ認識近傍のペアウェイト更新のダイナミクスを誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.823640493268634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph collaborative filtering (GCF) is a dominant paradigm in recommender systems, where contrastive learning (CL) objectives such as the Sampled Softmax (SSM) loss are widely used for optimization. However, it remains unclear how CL interacts with the prediction mechanism of GCF. By unfolding the prediction mechanism of GCF, we show that the user-item prediction score is computed by aggregating learnable weights over a large number of neighbor pairs formed by the multi-hop neighbors of the user and the item. This analysis suggests that effective optimization critically depends on which neighbor pairs are upweighted during training. Empirically, we find that effective recommendation is achievable by selectively upweighting only a small subset of neighbor pairs whose constituent neighbors are structurally similar to the target user and item, and that the effect of such selective upweighting varies across different neighbor pair types. Based on these findings, we analyze SSM and identify key limitations in its neighbor pair weight update dynamics. To address these limitations, we propose NT-SSM, an effective and principled CL objective that induces type-aware neighbor pair weight update dynamics. Experiments demonstrate consistent performance improvements over SSM across multiple datasets and GCF models.
• Abstract（参考訳）: グラフコラボレーティブ・フィルタリング(GCF)は、SSM(Sampred Softmax)損失のような対照的な学習(CL)目標が最適化に広く使用されるレコメンデーションシステムにおいて、支配的なパラダイムである。 しかし、CLがGCFの予測機構とどのように相互作用するかは未だ不明である。 GCFの予測機構を展開させることにより、ユーザとアイテムのマルチホップ隣人によって形成される多数の隣人ペアに学習可能な重みを集約することにより、ユーザイテム予測スコアが計算されることを示す。 この分析は、効果的な最適化は、トレーニング中に隣のペアが重み付けされているかによって重要であることを示唆している。 提案手法は, 対象ユーザや項目と構造的に類似している近傍ペアの少数部分のみを選択的に重み付けすることにより, 有効推薦が達成可能であること, 選択的重み付けの効果が近隣ペアの種類によって異なることを実証的に見出した。 これらの結果から,SSMを解析し,隣接するペアウェイト更新ダイナミクスの鍵となる限界を同定した。 これらの制約に対処するため,NT-SSMを提案する。 実験では、複数のデータセットとGCFモデルにわたるSSMに対する一貫したパフォーマンス改善が示されている。

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