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

Основні поняття

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。

Анотація

本論文では、実世界の推薦システムにおいて、暗黙的に収集されたユーザーフィードバックには多くのノイズが含まれるという課題に取り組む。従来のグラフニューラル推薦モデルは、ノイズの多い暗黙的なユーザー-アイテム相互作用を集約することで、ユーザープロファイルを正確にキャプチャしようとしているが、ノイズの影響を受けやすい。
そこで本研究では、新しい拡散グラフトランスフォーマー(DiffGT)モデルを提案する。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ている。
まず、拡散プロセスの順方向では、ユーザー-アイテム相互作用グラフの固有の異方性構造に合わせて、方向性ガウスノイズを徐々に注入する。次に、逆拡散プロセスでは、グラフトランスフォーマーアーキテクチャと線形アテンションモジュールを統合し、ノイズの多い埋め込みを効果的かつ効率的に除去する。さらに、この逆拡散プロセスは、ユーザーの過去の相互作用情報によってガイドされ、ユーザーの好みを正確に推定できるようになっている。
提案手法の有効性を検証するため、3つのベンチマークデータセットで10の最新手法と比較実験を行った。その結果、DiffGTモデルが全てのデータセットにおいて最も優れた性能を示すことが確認された。

Статистика

暗黙的な相互作用には多くのノイズが含まれ、ユーザーの真の好みを正確に表していないことが多い。
推薦データには固有の異方性と方向性の構造が存在し、従来の等方性ガウスノイズを用いた手法では適切にモデル化できない。
提案手法のDiffGT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できる。

Цитати

暗黙的な相互作用は、協調フィルタリングにとって効果的な手法であるが、しばしばノイズを含んでいる。
従来のグラフニューラル推薦モデルは、ノイズの多い暗黙的な相互作用を集約することで、ユーザープロファイルを正確にキャプチャしようとしているが、ノイズの影響を受けやすい。
推薦データには固有の異方性と方向性の構造が存在し、従来の等方性ガウスノイズを用いた手法では適切にモデル化できない。

Ключові висновки, отримані з

A Directional Diffusion Graph Transformer for Recommendation

by Zixuan Yi,Xi... о arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03326.pdf

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推薦システムにおけるノイズ除去の課題は、人工知能の倫理的な側面とどのように関連しているか?

推薦システムにおけるノイズ除去の課題は、人工知能の倫理的な側面と密接に関連しています。ノイズの存在は、推薦システムがユーザーの意図や好みを正確に理解する障害となり得ます。ノイズが除去されない場合、システムは誤った推薦を行う可能性があり、ユーザー体験やプライバシーに影響を与えることがあります。そのため、ノイズ除去は推薦システムの透明性や公平性を確保するために重要です。また、ノイズの影響を最小限に抑えることは、ユーザーに対する倫理的責任を果たすためにも重要です。したがって、推薦システムにおけるノイズ除去の課題は、人工知能の倫理的な側面と直接関連しており、適切な対処が求められています。