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RecSys 2019最佳论文:基于深度学习的推荐系统是否真的优于传统经典方法?

發布時間:2024/10/8 windows 53 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 RecSys 2019最佳论文:基于深度学习的推荐系统是否真的优于传统经典方法? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作者丨紀厚業

單位丨北京郵電大學博士生

研究方向丨異質圖神經網絡,異質圖表示學習和推薦系統

本文發表在推薦系統頂會 RecSys 2019 并獲得了 Best Paper。作者梳理實現了大量頂會推薦論文的代碼方便大家入門推薦系統。


傳送門:

https://github.com/MaurizioFD/RecSys2019_DeepLearning_Evaluation

引言

推薦系統尤其是深度推薦系統在工業界得到的廣泛的應用,相關論文也在各大頂會層出不窮。各種 State-of-the-art 的模型不斷的刷新著記錄。但是,這些模型的有效性并沒有真正的得到驗證。

本文復現了近些年頂會的 Top-N 推薦的論文并進行了系統的分析。遺憾的是,頂會上的 18 種推薦算法只有 7 個可以合理的復現。一些算法甚至無法超過基于 KNN 的方法。這不禁使作者發出疑問:我們真的取得了大量的進步嗎?

相關論文、模型評價標準及基線算法

這里作者收集了 18 篇各大頂會論文,見 Table 1。

模型驗證

Collaborative Memory Networks (CMN)

CMN 是一種混合記憶網絡和注意力機制的推薦模型,發表在 SIGIR 2018。作者復現了 CMN 并在三個數據集上進行了驗證,結果如 Table 2 所示。

可以看出,CMN 在大部分的情況下表現并不好,而 UserKNN 和 ItemKNN 表現強勁。

Metapath based Context for RECommendation (MCRec)

MCRec 是北郵石川老師組發表在 KDD 2018 的工作,是一種基于路徑的異質圖推薦算法。作者在 MoiveLens100k 比較了 MCRec 和相關 baselines,具體結果見 Table 3。

這里 MCRec 表現不錯,但是仍然略差于 ItemKNN。ItemKNN 在設置了正確超參數的時候取得了最優效果。

Collaborative Variational Autoencoder (CVAE)

CVAE 是一種混合了內容和評分的混合推薦模型,發表在 KDD 2018 上。實驗結果見 Table 4。


Collaborative Deep Learning (CDL)

CDL 是一篇早期的深度推薦算法(發表在 KDD 2015 上),它混合了棧式降噪自編碼器(SDAE)和協同濾波技術來進行推薦。CVAE 和本文采用了同樣的測評方法和數據集。


可以看出,隨著 list 長度的增加,CDL 效果逐漸超過一些 baseline,但是和最佳 baseline(ItemKNN-CBF)的差距依然較大。

Neural Collaborative Filtering (NCF)

本文由 NUS 的 Xiangnan He 發表在 WWW 2017 上。NCF 通過用神經網絡來代替內積對矩陣分解進行了泛化,已經成為推薦領域的一個經典 baseline。但是在本文的測評中,NCF 的表現甚至不如 PureSVD。具體測評結果見 Table 6。

NCF 的一作 Xiangnan He 老師也在知乎對本文的測評提出了異議:

https://www.zhihu.com/question/336304380/answer/784976195

Spectral Collaborative Filtering (SpectralCF)

本文發表在 RecSys 2018 上,作者從 Spectral Graph Theory 的角度設計了一種新穎的卷積操作來解決推薦系統的 cold-start 問題。這里作者在 MovieLens1M 上對比了 SpectralCF 和一些 baselines,具體結果見 Table 7。


SpectralCF 表現不是很好,大幅度超越 SpectralCF 取得了最優的效果。

Variational Autoencoders for Collaborative Filtering (Mult-VAE)

Mult-VAE 是一種基于隱式反饋和 VAE 的協同過濾模型,發表在 WWW 2018 上。測評結果見 Table 8 和 Table 9。

結論


本文復現并分析了近些年各大頂會的 18 篇推薦論文。結果表明,僅僅有 7 篇論文可以復現,但是其效果并不一定比一些基礎推薦算法好。這不禁讓作者懷疑深度推薦系統這個領域是否真正的取得了進步。

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總結

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