HiCON: Un Nuevo Enfoque para los Sistemas de Recomendación
HiCON aborda la escasez de datos y el sobreajuste en las recomendaciones usando técnicas avanzadas.
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Tabla de contenidos
Recomendar los artículos adecuados a los usuarios es un gran desafío, sobre todo cuando no hay suficientes datos sobre sus intereses. Una forma efectiva de abordar este problema es usar información extra de grafos de conocimiento. Estos grafos contienen hechos y relaciones que pueden ayudar a mejorar cómo se hacen las recomendaciones. Sin embargo, muchos métodos existentes pueden tener problemas con un asunto llamado Sobre-suavizado, donde las cualidades únicas de las recomendaciones se vuelven menos claras al absorber demasiados artículos similares.
En este artículo, hablamos de un nuevo enfoque llamado Aprendizaje de Representaciones Jerárquicas y Contrastivas, conocido como HiCON. Este método busca mejorar los sistemas de recomendación al abordar el ruido creado durante el proceso de encontrar artículos relacionados. El sistema utiliza una estructura que le ayuda a funcionar mejor mientras mantiene un seguimiento tanto de relaciones directas como más complejas entre los artículos.
El Desafío de la Escasez de datos
La escasez de datos es un problema común en los sistemas de recomendación. Cuando los usuarios tienen solo unas pocas interacciones con los artículos, se vuelve difícil para el sistema entender completamente sus preferencias. Para superar esto, muchos sistemas utilizan grafos de conocimiento, que consisten en artículos y sus conexiones. Al incorporar estos grafos, el sistema de recomendación puede crear mejores representaciones de los artículos, permitiendo sugerencias más precisas.
Sin embargo, los enfoques existentes a menudo enfrentan un problema cuando intentan descubrir conexiones. A medida que profundizan en un grafo, el número de vecinos crece rápidamente, lo que lleva a una mezcla de información útil e irrelevante. Esto puede causar confusión en las recomendaciones, dificultando la diferenciación entre artículos.
El Enfoque HiCON
HiCON está diseñado para manejar el problema del sobre-suavizado y hacer las recomendaciones más claras. Lo hace de dos maneras principales: seleccionando cuidadosamente qué vecinos enfocar y asegurándose de que las representaciones de los artículos y usuarios sean distintas entre sí.
Agregación de Mensajes Jerárquica
Una parte clave de HiCON es el mecanismo de Agregación de Mensajes Jerárquica. En lugar de mirar todos los vecinos posibles, HiCON divide el proceso en dos partes. La primera parte se enfoca en vecinos locales, mientras que la segunda parte apunta a conexiones más complejas y de alto orden.
Agregación de Mensajes de Bajo Orden: En esta etapa, el sistema recopila información de artículos cercanos basada en interacciones directas. Esto le ayuda a entender las preferencias inmediatas de los usuarios.
Agregación de Mensajes de Alto Orden: Aquí, HiCON busca conexiones valiosas en el grafo de conocimiento que no son inmediatamente obvias. Utiliza caminos predefinidos llamados meta-caminos para encontrar relaciones más profundas. Esto reduce el ruido y mejora la calidad de la información que se transmite.
Aprendizaje Contrastivo de Orden Cruzado
Para diferenciar aún más las representaciones de los artículos, HiCON emplea una técnica llamada Aprendizaje Contrastivo de Orden Cruzado. Este proceso compara diferentes vistas del mismo artículo, acercando representaciones similares mientras separa las que son diferentes.
Al maximizar la similitud entre representaciones de bajo y alto nivel, HiCON asegura que los artículos sean fácilmente distinguibles. Este método también ayuda a mitigar el problema del sobre-suavizado fomentando representaciones únicas y diversas tanto de usuarios como de artículos.
Evaluación y Resultados
HiCON ha sido probado contra varios conjuntos de datos para evaluar su efectividad. Los resultados muestran que HiCON supera a muchos métodos existentes. Al utilizar tanto conexiones de bajo como de alto orden mientras mantiene claras distinciones entre los artículos, HiCON demuestra un desempeño superior en hacer recomendaciones precisas.
Comparación con Otros Métodos
Cuando se compara con sistemas de recomendación tradicionales, HiCON muestra mejoras notables en la precisión de las recomendaciones. Muchos modelos existentes que no utilizan grafos de conocimiento a menudo tienen dificultades para proporcionar sugerencias relevantes. En contraste, HiCON se beneficia enormemente de la rica información contenida en estos grafos.
El enfoque jerárquico permite a HiCON modelar relaciones mejor que los métodos anteriores. Como resultado, captura con éxito múltiples niveles de relevancia, mejorando la experiencia general del usuario.
Impacto del Sobre-Suavizado
El sobre-suavizado es un obstáculo significativo para los enfoques tradicionales. Cuando los sistemas de recomendación dependen excesivamente de una amplia gama de vecinos, pueden perder de vista lo que hace único a cada artículo. HiCON evita esto al mantener su enfoque en relaciones valiosas y al usar métodos controlados para aprender de diferentes tipos de conexiones.
Los experimentos realizados muestran que mientras muchos modelos existentes sufren caídas en el rendimiento a medida que aumenta el número de capas, HiCON mantiene un fuerte rendimiento a través de varias capas. Esto indica su efectividad en manejar la complejidad de los datos sin perder claridad.
Aplicaciones Prácticas
Las implicaciones de HiCON van más allá de la investigación académica y pueden aplicarse en varios escenarios del mundo real. Desde plataformas de compras en línea hasta servicios de streaming, las mejoras en la precisión de las recomendaciones pueden llevar a una mayor satisfacción del usuario y mayor compromiso.
Interacción del Usuario
Cuando los usuarios interactúan con sistemas de recomendación impulsados por HiCON, es más probable que reciban sugerencias que se alineen estrechamente con sus intereses. Esto es especialmente importante para sistemas con catálogos grandes donde los artículos se pueden pasar por alto fácilmente.
La capacidad de HiCON para entender tanto preferencias inmediatas como conexiones más profundas asegura que los usuarios encuentren artículos relevantes rápida y fácilmente. Como resultado, las tasas de compromiso pueden mejorar, llevándolas a una mejor retención de clientes y ventas para las empresas.
Diversidad del Contenido
Otra ventaja de HiCON radica en su capacidad para promover contenido diverso. Al mantener representaciones únicas para los artículos, el sistema puede sugerir una gama más amplia de opciones en lugar de solo las más populares. Esto es particularmente valioso en entornos donde los intereses de los usuarios son variados o cuando los usuarios están explorando nuevos géneros o categorías.
Conclusión
El desafío de la escasez de datos en los sistemas de recomendación es significativo, pero HiCON proporciona una solución efectiva. Al integrar la agregación de mensajes jerárquica y el aprendizaje contrastivo de orden cruzado, este enfoque alivia con éxito el problema del sobre-suavizado mientras mejora la claridad y relevancia de las recomendaciones.
Las futuras investigaciones pueden explorar formas adicionales de refinar este marco, apuntando a una mayor precisión en las recomendaciones. Con las adaptaciones adecuadas, HiCON podría convertirse en un método estándar en el campo de los sistemas de recomendación, proporcionando a los usuarios mejores experiencias más personalizadas en diversas plataformas.
Título: Hierarchical and Contrastive Representation Learning for Knowledge-aware Recommendation
Resumen: Incorporating knowledge graph into recommendation is an effective way to alleviate data sparsity. Most existing knowledge-aware methods usually perform recursive embedding propagation by enumerating graph neighbors. However, the number of nodes' neighbors grows exponentially as the hop number increases, forcing the nodes to be aware of vast neighbors under this recursive propagation for distilling the high-order semantic relatedness. This may induce more harmful noise than useful information into recommendation, leading the learned node representations to be indistinguishable from each other, that is, the well-known over-smoothing issue. To relieve this issue, we propose a Hierarchical and CONtrastive representation learning framework for knowledge-aware recommendation named HiCON. Specifically, for avoiding the exponential expansion of neighbors, we propose a hierarchical message aggregation mechanism to interact separately with low-order neighbors and meta-path-constrained high-order neighbors. Moreover, we also perform cross-order contrastive learning to enforce the representations to be more discriminative. Extensive experiments on three datasets show the remarkable superiority of HiCON over state-of-the-art approaches.
Autores: Bingchao Wu, Yangyuxuan Kang, Daoguang Zan, Bei Guan, Yongji Wang
Última actualización: 2023-04-15 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2304.07506
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.07506
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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