Föremålet rekommendation är en personlig rankning uppgift. För detta ändamål, många rekommenderar system optimera modeller med parvis rankning mål, såsom Bayesian Personalized Ranking (BPR). Med hjälp av matris Factorization (MF) - den mest använda modellen i rekommendation - som en demonstration, visar vi att optimera den med BPR leder till en rekommendationsmodell som inte är robust. I synnerhet finner vi att den resulterande modellen är mycket sårbar för kontradiktoriska störningar på sina modellparametrar, vilket innebär det möjligen stora felet i generaliseringen. För att förbättra robustheten hos en rekommenderad modell och därmed förbättra dess generaliseringsprestanda föreslår vi ett nytt optimeringsramverk, nämligen Adversarial Personalized Ranking (APR). Kort sagt, vår APR förbättrar den parvisa rankningsmetoden BPR genom att utföra kontradiktorisk träning. Det kan tolkas som att spela ett minimax spel, där minimeringen av BPR objektiv funktion under tiden försvarar en motståndare, vilket lägger till motstående perturbationer på modellparametrar för att maximera BPR objektiv funktion. För att illustrera hur det fungerar implementerar vi APR på MF genom att lägga till motsträviga perturbationer på inbäddade vektorer för användare och objekt. Omfattande experiment på tre offentliga real-world dataset visar effektiviteten av APR - genom att optimera MF med APR, det överträffar BPR med en relativ förbättring på 11,2% i genomsnitt och uppnår state-of-the-art prestanda för punktrekommendation. Vårt genomförande finns på: https: // github.com/ hexangnan/ adversarial_ personalized_ranking.
Ett toppmodernt arbete utvecklar adversariell personlig rankning REF, som använder kontraarial utbildning på pairwise lärande för att förbättra robustheten hos rekommenderade modeller och förbättra deras generalisering prestanda.
Adversarial Personalized Ranking for Recommendation
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}