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以下の問題を徹底的に抽象数学を用いて定式化しなさい。また、具体的実装についても定式化しなさい。ただし、文献はarxiv等の信頼できる情報源のみを利用しなさい。
本報告では、ユーザー集合Uとアイテム集合Iからなる推薦システムを、圏論と行列代数の統合的枠組みで再構築する。特にarXiv論文[2][7]で提案されたSheaf4Recアーキテクチャと、古典的マトリックス分解手法[3][8]を統合した新しい定式化を提案する。実装戦略としてApacheSpark[4]を活用した分散処理を採用し、理論的保証と計算効率の両立を実現する。
圏RecSysを次のように定義する：
各ユーザーu∈Uの行動履歴f(u)⊆Iは、圏論的データモデル[7]において層(sheaf)構造で表現される。具体的には：
各スコア関数g_j:2^I×I→ℝ^mは、層の断面(section)として定式化される：
g_j = \bigoplus_{i=1}^m \mathcal{F}_i \otimes \mathcal{G}_jここで$\mathcal{F}_i$はアイテムiの特徴層、$\mathcal{G}_j$はスコアタイプjの重み層[2]。
任意のS⊆T⊆Iに対して、層的接続写像δ:F(S)→F(T)が存在し、次を満たす：
\forall j, \|g_j(S) - δ(g_j(T))\| ≤ L_j \cdot d_H(S,T)
ユーザー-アイテム行列R∈ℝ^{|U|×m}を以下のように分解[3]：
R ≈ UΣV^T \quad (U∈ℝ^{|U|×r}, Σ∈ℝ^{r×r}, V∈ℝ^{m×r})
ApacheSpark[4]を活用した分散計算フレームワーク：
from pyspark.mllib.recommendation importALSmodel =ALS.trainImplicit( ratings=interactions, rank=100, iterations=10, lambda_=0.01,blocks=200 #分散処理用ブロック数)
g_1(u,i) = U_u \cdot V_i^T
g_2(u,i) = \text{SheafConv}(F(u), F(i); \Theta)
g_3(u,i) = \sum_{t∈T_{ui}} e^{-λ(t-t_0)}h(Y)_i = \bigoplus_{j=1}^n w_{ij} \otimes y_{ij}ここで⊕はmax-pooling、⊗はアダマール積[2]。重み行列W=(w_{ij})は以下の最適化問題で決定：
\min_W \sum_{u∈U} \|R(u) - h(G(u))\|_F^2 + λ\|W\|_*val interactions =spark.read.parquet("hdfs://interactions")valmodel = newALS() .setRank(100) .setBlocks(200) .run(interactions)val scores =model.userFeatures .join(itemFeatures) .map {case (u, (v_u, v_i)) => (u, dotProduct(v_u, v_i)) }
| 手法 | 時間計算量 | 空間計算量 |
| 集中処理[3] | O(m^3) | O(m^2) |
| 分散処理[4] | O(m^2/p) | O(m√p) |
| Sheaf4Rec[7] | O(mlog m) | O(m) |
ここでpは並列度、mはアイテム数[4][7]。
ブロックSVDアルゴリズム[3]は、任意のε>0に対してO(log(1/ε))反復でε近似解を達成する。
証明の概略：
\|R - U^{(k)}Σ^{(k)}V^{(k)T}\|_F^2 ≤ (1 - 1/\text{cond}(R))^k \|R\|_F^2\|h(Y) - h(Y')\| ≤ \sum_{j=1}^n L_j \|W_j\| \cdot \|y_j - y_j'\|本論文では、圏論的構造と分散行列分解を統合した新しい推薦システムフレームワークを提案した。Sheaf4Rec[7]の層構造とSpark[4]の分散処理を組み合わせることで、精度と効率の両立を実現。今後の課題として、動的層構造の適応的更新や量子化による計算効率改善が挙げられる。
Citations:
[1]https://arxiv.org/html/2407.13699v1
[2]https://arxiv.org/html/2304.09097v3
[3]https://www.cs.toronto.edu/~mvolkovs/sigir2015_svd.pdf
[4]https://ics.uci.edu/~cs237/projects2020/4_reports.pdf
[5]https://arxiv.org/abs/2502.10050
[6]https://arxiv.org/pdf/2109.08794.pdf
[7]https://arxiv.org/abs/2304.09097
[8]https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/99785/927438195-MIT.pdf?sequence=1
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