[2304.04971] Diffusion Recommender Model

[imyutaro]

• https://arxiv.org/abs/2304.04971
• https://github.com/YiyanXu/DiffRec

SIGIR'23

ユーザ-アイテムを表す潜在表現ベクトルにdiffusion process適用するみたいな感じっぽい それで、関係性がわかっていないユーザ-アイテムの値（確率？ベクトル？）を生成して、生成したベクトルをランキングと推薦に利用するみたい diffusion process使うメリットは

• 複雑な生成（おそらく、画像生成とかの色々な種類の画像を生成できることとかを指してる）
• ノイズのinteractionの軽減 らしい

diffusion process時 / 生成時 の入力は何？