We present collaborative similarity embedding (CSE), a unified framework that exploits comprehensive collaborative relations available in a user-item bipartite graph for representation learning and recommendation. In the proposed framework, we differentiate two types of proximity relations: direct proximity and k-th order neighborhood proximity. While learning from the former exploits direct user-item associations observable from the graph, learning from the latter makes use of implicit associations such as user-user similarities and item-item similarities, which can provide valuable information especially when the graph is sparse. Moreover, for improving scalability and flexibility, we propose a sampling technique that is specifically designed to capture the two types of proximity relations. Extensive experiments on eight benchmark datasets show that CSE yields significantly better performance than state-of-the-art recommendation methods.


翻译:我们展示了协作性类似嵌入(CSE),这是一个利用用户项目两边图中提供的全面合作关系的统一框架,用于代表学习和建议。在拟议框架中,我们区分了两种类型的近距离关系:直接接近和K-顺序相邻。从前者学习利用从图中可见的直接用户项目协会,而从后者学习则利用用户-用户相似和项目-项目相似等隐含的协会,这些协会可以提供宝贵的信息,特别是当图少时。此外,为了改进可缩放性和灵活性,我们提出了一种抽样技术,专门用来捕捉两种类型的近距离关系。关于八个基准数据集的广泛实验表明,CSE的绩效比最新的建议方法要好得多。

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