ノイズの多い暗黙的なユーザー-アイテム相互作用を効果的に処理するための方向性拡散グラフトランスフォーマー

提案するDiffGTモデルは、方向性ガウスノイズを用いた拡散プロセスと、ユーザーの過去の相互作用情報を活用した条件付き逆拡散プロセスを組み合わせることで、ノイズの多い暗黙的な相互作用を効果的に処理し、トップ-k推薦の性能を向上させる。