クロスドメインレコメンデーションのための整合性に基づく選好の分離

核心概念

本稿では、異なるドメイン間におけるユーザーの嗜好を効果的に学習し、転移するために、共有アイテム属性の抽出と選好の分離を組み合わせた、整合性に基づく選好分離 (CoPD) と呼ばれる新しいクロスドメインレコメンデーション手法を提案する。

要約

クロスドメインレコメンデーションのための整合性に基づく選好の分離

本稿は、ユーザーの嗜好情報が不足している状況下でのクロスドメインレコメンデーションシステムにおける課題と、それを解決するための新しい手法を提案するものである。
クロスドメインレコメンデーションの課題

ユーザーとアイテムのインタラクションデータの不足は、正確なレコメンデーションを困難にする。
クロスドメインレコメンデーションは、他のドメインからのユーザー嗜好情報の転移を通じて、この課題に対処することを目指す。
しかし、ドメイン間で共有されるユーザーの不足は、効果的な転移を阻害する。
既存の方法は、ドメイン間で共有されるユーザーの嗜好の転移を重視する一方で、どの嗜好が転移されるかを特定することを軽視しているため、パフォーマンスが制限される。
提案手法: CoPD
本稿では、共有アイテム属性を抽出し、それを用いて嗜好の分離をガイドすることで、クロスドメインレコメンデーションのパフォーマンスを向上させることを目的とした、整合性に基づく選好分離 (CoPD) と呼ばれる新しい手法を提案する。

CoPD は、以下の3つの主要な構成要素から成る。
1. 整合性に基づくアイテム属性の調整

ドメインAとドメインBを接続するグローバルグラフを作成し、重複するユーザーをコネクタとして使用して、2つのドメイン間で特徴情報を伝播させる。
ドメイン共有アイテム埋め込みとドメイン固有アイテム埋め込みの間の整合性を維持するために、整合性制約を適用する。
これらの制約により、ドメイン共有アイテム埋め込みは、共有属性をキャプチャしながら、不要な属性をフィルタリングすることができる。
2. 調整された属性によるユーザー嗜好の分離

ドメイン共有ユーザー埋め込みを、興味エンコーダを用いた興味埋め込みと、適合性エンコーダを用いた適合性埋め込みに分離する。
興味と適合性の選好を効果的に分離するために、人気度で重み付けされた損失関数を用いて、興味エンコーダと適合性エンコーダを学習する。
適合性の選好と人気度の間に正の相関関係を、興味の選好と人気度の間に負の相関関係を確立する。
学習したドメイン共有アイテム埋め込みを、人気度で重み付けされた損失に入力し、ユーザー嗜好の分離を促進する。
3. 埋め込みの融合とレコメンデーション

ドメイン固有の特徴とドメイン共有の特徴を組み合わせるために、融合メカニズムを採用する。
アイテムについては、ドメイン共有埋め込みと対応するドメイン固有埋め込みを連結し、完全連結ネットワークに入力する。
ユーザーについては、ドメイン固有の埋め込み、適合性埋め込み、興味埋め込みの貢献度を考慮して、ドメイン認識型注意関数を用いて集約する。
最後に、統合されたユーザー埋め込みとアイテム埋め込みの内積演算を用いて、レコメンデーションを行う。

抽出されたキーインサイト

Coherence-guided Preference Disentanglement for Cross-domain Recommendations

by Zongyi Xiang... 場所 arxiv.org 10-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.20580.pdf

深掘り質問

CoPDは、3つ以上のドメインを持つクロスドメインレコメンデーションタスクにどのように拡張できるでしょうか？

CoPDは、2つのドメインを扱うように設計されていますが、3つ以上のドメインを持つクロスドメインレコメンデーションタスクにも拡張できます。ここでは、そのための2つのアプローチを紹介します。
アプローチ1： ペアワイズドメイン拡張

複数のCoPDモデルを学習: ドメインの各ペアに対して、個別のCoPDモデルを学習します。例えば、ドメインA、B、Cがある場合、A-B、A-C、B-Cの3つのCoPDモデルを学習します。
推薦結果の統合: ターゲットドメインに対する推薦を行う際には、関連するすべてのCoPDモデルからの推薦結果を集約します。例えば、ドメインAに対する推薦を行う際には、A-BモデルとA-Cモデルからの推薦結果を統合します。集約方法としては、単純なランキングの平均化や、より高度なアンサンブル学習手法を用いることができます。
アプローチ2： 多ドメインCoPDモデル

グローバルグラフの拡張: すべてのドメインのユーザーとアイテムを含む単一のグローバルグラフを構築します。
ドメイン固有およびドメイン共有表現の学習: 各ドメインに対して、ドメイン固有のユーザー/アイテム埋め込みと、すべてのドメインで共有されるドメイン共有埋め込みを学習します。
多ドメインコヒーレンス制約: ドメイン共有アイテム埋め込みと、対応するすべてのドメイン固有アイテム埋め込みとの間のコヒーレンスを維持するために、多ドメインコヒーレンス制約を導入します。
推薦: ターゲットドメインにおける推薦のために、ドメイン共有埋め込みとドメイン固有埋め込みを融合します。
これらのアプローチは、計算コストと推薦精度のトレードオフとなります。ペアワイズドメイン拡張は計算コストが低いですが、ドメイン間の関係を十分に捉えられない可能性があります。一方、多ドメインCoPDモデルは、より包括的なモデリングが可能ですが、計算コストが高くなります。最適なアプローチは、具体的なアプリケーションやデータセットの特性によって異なります。

ユーザーのプライバシーを保護しながら、CoPDの性能を維持するにはどうすればよいでしょうか？

CoPDは、ユーザーのインタラクションデータを利用して推薦を行うため、ユーザーのプライバシー保護が重要な課題となります。ここでは、CoPDの性能を維持しながらユーザーのプライバシーを保護するためのいくつかの方法を紹介します。

差分プライバシー: ユーザーのインタラクションデータにノイズを追加することで、個々のユーザーの情報を保護することができます。CoPDの学習プロセスに差分プライバシーを適用することで、ユーザーのプライバシーを保護しながら、高精度な推薦モデルを学習することができます。
連合学習: ユーザーのデータを中央サーバーに集約することなく、各ユーザーのデバイス上でCoPDモデルを学習することができます。これにより、ユーザーの生データがデバイスから離れることはなく、プライバシーが保護されます。
暗号化技術: ユーザーのインタラクションデータを暗号化したままCoPDモデルを学習する暗号化技術を用いることができます。これにより、ユーザーのプライバシーを保護しながら、データのセキュリティを確保することができます。
データ最小化: CoPDモデルの学習に必要なデータのみを収集し、不要なデータは収集しないようにします。また、収集したデータは、必要な期間のみ保持し、その後は削除します。
匿名化: ユーザーのインタラクションデータから、個人を特定できる情報（氏名、住所など）を削除または匿名化します。これにより、ユーザーのプライバシーを保護しながら、CoPDモデルの学習に必要な情報を保持することができます。
これらの技術を組み合わせることで、ユーザーのプライバシーを効果的に保護しながら、CoPDの性能を維持することができます。

CoPDは、ユーザーの嗜好が時間とともに変化する場合にどのように適応できるでしょうか？

ユーザーの嗜好は時間とともに変化するため、CoPDは変化する嗜好に適応できる必要があります。ここでは、CoPDを時間的ダイナミクスに適応させるためのいくつかの方法を紹介します。

時間情報に基づく埋め込み: ユーザーとアイテムの埋め込みに時間情報を組み込むことで、時間的ダイナミクスを捉えることができます。例えば、時間減衰型モデルを用いることで、過去のインタラクションよりも最近のインタラクションを重視することができます。
時間窓分割: ユーザーのインタラクションデータを一定の時間窓に分割し、各時間窓に対してCoPDモデルを学習します。これにより、各時間窓におけるユーザーの嗜好を捉えることができます。
オンライン学習: 新しいインタラクションデータが利用可能になるたびに、CoPDモデルを逐次的に更新します。これにより、ユーザーの嗜好の変化に迅速に適応することができます。
強化学習: ユーザーのフィードバックに基づいてCoPDモデルを動的に調整する強化学習を用いることができます。これにより、ユーザーの嗜好の変化に適応しながら、長期的な推薦精度を向上させることができます。
これらの方法を組み合わせることで、CoPDを時間的ダイナミクスに適応させ、変化するユーザーの嗜好に対して、より効果的な推薦を提供することができます。