論文の概要: A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00911v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 02:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 02:06:08.979189
• Title: A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づくレコメンダシステムに関する調査
• Authors: Qingyu Guo, Fuzhen Zhuang, Chuan Qin, Hengshu Zhu, Xing Xie, Hui Xiong and Qing He
• Abstract要約: 我々は知識グラフに基づく推薦システムの体系的な調査を行う。 論文は、知識グラフを正確かつ説明可能なレコメンデーションにどのように活用するかに焦点を当てる。 これらの作業で使用されるデータセットを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.50486149662564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To solve the information explosion problem and enhance user experience in various online applications, recommender systems have been developed to model users preferences. Although numerous efforts have been made toward more personalized recommendations, recommender systems still suffer from several challenges, such as data sparsity and cold start. In recent years, generating recommendations with the knowledge graph as side information has attracted considerable interest. Such an approach can not only alleviate the abovementioned issues for a more accurate recommendation, but also provide explanations for recommended items. In this paper, we conduct a systematical survey of knowledge graph-based recommender systems. We collect recently published papers in this field and summarize them from two perspectives. On the one hand, we investigate the proposed algorithms by focusing on how the papers utilize the knowledge graph for accurate and explainable recommendation. On the other hand, we introduce datasets used in these works. Finally, we propose several potential research directions in this field.
• Abstract（参考訳）: 各種オンラインアプリケーションにおける情報爆発問題を解決し,ユーザエクスペリエンスを向上させるため,ユーザの嗜好をモデル化するレコメンダシステムを開発した。 よりパーソナライズされたレコメンデーションに向けた多くの取り組みが実施されているが、レコメンダシステムは、データスパリシティやコールドスタートといったいくつかの課題に悩まされている。 近年,知識グラフを副次情報として推薦する手法が注目されている。 このようなアプローチは、上記の問題をより正確な推奨のために緩和するだけでなく、推奨項目の説明を提供する。 本稿では,知識グラフに基づくレコメンダシステムの体系的調査を行う。 この分野で最近出版された論文を収集し、二つの観点から要約する。 一方,提案手法は,論文が知識グラフをどのように活用して正確かつ説明可能な推薦を行うかに着目して検討する。 一方で,これらの作業で使用されるデータセットについても紹介する。 最後に,本分野におけるいくつかの研究方向を提案する。

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