통합 모델링을 통한 긍정적 및 부정적 선호도 모델링을 위한 부호 인식 추천 시스템

Alapfogalmak

본 연구는 사용자의 긍정적 및 부정적 선호도를 통합적으로 모델링하여 보다 정확한 추천 결과를 생성하는 방법을 제안한다.

Kivonat

본 연구는 사용자-아이템 상호작용 그래프에서 긍정적 및 부정적 선호도를 통합적으로 모델링하는 LSGRec 모델을 제안한다.

첫째, 직접적인 부정적 상호작용과 긍정적 상호작용을 통해 1차 선호도를 모델링하고, 고차 선호도는 긍정적 연결을 통해 전파한다. 이를 통해 고차 이종 상호작용에서의 부정적 선호도를 효과적으로 학습할 수 있다.

둘째, 학습된 긍정적 및 부정적 선호도 표현을 활용하여 추천 결과를 생성할 때 부정적 선호도 필터를 적용하여 사용자가 싫어하는 아이템을 제외한다.

셋째, 부호 인식 베이지안 개인화 랭킹, 평점 예측, 직교성 제약 등의 다중 학습 목표를 통해 사용자와 아이템의 표현을 최적화한다.

실험 결과, 제안 모델이 기존 방법들에 비해 추천 성능이 최대 16.21% 향상되었으며, 계산 효율성 또한 우수한 것으로 나타났다.

Statisztikák

사용자-아이템 상호작용 그래프에서 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용의 비율은 1:0.13, 1:0.07, 1:0.16으로 나타났다.
제안 모델은 기존 최고 성능 대비 Precision@10, Recall@10, NDCG@10에서 각각 최대 10.64%, 16.21%, 15.60% 향상되었다.

Idézetek

"기존 방법들은 사용자의 부정적 선호도를 정확하게 모델링하지 못하여 추천 결과의 정확성이 떨어진다."
"본 연구에서 제안한 통합 모델링 방식은 고차 이종 상호작용에서의 부정적 선호도를 효과적으로 학습할 수 있다."
"제안 모델은 기존 최고 성능 대비 추천 성능이 최대 16.21% 향상되었으며, 계산 효율성 또한 우수한 것으로 나타났다."

Főbb Kivonatok

Towards Unified Modeling for Positive and Negative Preferences in Sign-Aware Recommendation

by Yuting Liu,Y... : arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08246.pdf

Mélyebb kérdések

질문 1

사용자의 부정적 선호도를 모델링하는 것 외에 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 다른 방법은 무엇이 있을까?

답변 1

콘텐츠 기반 필터링: 사용자의 이전 행동과 취향을 기반으로 아이템을 추천하는 방법으로, 사용자의 선호도를 고려할 수 있습니다.

협업 필터링 개선: 사용자와 아이템 간의 상호작용을 분석하여 추천을 개선하는 방법으로, 사용자 간 유사성을 고려하여 추천할 수 있습니다.

하이브리드 추천 시스템: 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 결합하여 더 정확한 추천을 제공할 수 있습니다.

강화 학습: 사용자의 피드백을 통해 추천 시스템을 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있습니다.

질문 2

부호 인식 추천 시스템의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방안은 무엇일까?

답변 2

부호 인식 추천 시스템의 한계:

부호 인식 추천 시스템은 사용자의 부정적 선호도를 모델링하는 데 중점을 두지만, 고차원의 협업 신호를 적절히 캡처하지 못할 수 있습니다.
부호 인식 모델링은 부호 그래프의 복잡성을 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
독립된 인코더를 사용하여 부정적 선호도를 모델링하는 방식은 고차원 협업 신호를 완전히 이해하지 못할 수 있습니다.
극복 방안:

통합 모델링 접근 방식: 부정적 및 긍정적 선호도를 동시에 모델링하는 통합 모델링 방식을 도입하여 고차원 협업 신호를 더 정확하게 캡처할 수 있습니다.
부정적 선호도 필터링: 사용자가 싫어하는 항목을 필터링하여 추천 결과를 개선할 수 있습니다.
다중 학습 목표: 다양한 학습 목표를 최적화하여 사용자 및 항목의 임베딩을 효과적으로 훈련할 수 있습니다.

질문 3

본 연구에서 제안한 통합 모델링 방식은 다른 분야의 그래프 기반 문제에도 적용할 수 있을까?

답변 3

제안된 통합 모델링 방식은 다른 분야의 그래프 기반 문제에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 네트워크 분석, 지식 그래프, 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 그래프 데이터를 다루는 문제에 적용할 수 있습니다. 이 방법은 부정적 및 긍정적 상호작용을 동시에 고려하여 그래프의 복잡한 신호를 캡처하고 모델링하는 데 유용할 수 있습니다. 또한, 다중 학습 목표 및 부정적 선호도 필터링과 같은 보조 작업은 다른 그래프 기반 문제에서도 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.