論文の概要: Reinforced Negative Sampling over Knowledge Graph for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05753v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 12:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:54:03.255936
• Title: Reinforced Negative Sampling over Knowledge Graph for Recommendation
• Title（参考訳）: 推薦のための知識グラフによる強化負サンプリング
• Authors: Xiang Wang, Yaokun Xu, Xiangnan He, Yixin Cao, Meng Wang, Tat-Seng Chua
• Abstract要約: 我々は、高品質なネガティブを探索する強化学習エージェントとして機能する新しい負サンプリングモデル、知識グラフポリシーネットワーク(kgPolicy)を開発した。 kgPolicyは、ターゲットのポジティブなインタラクションからナビゲートし、知識を意識したネガティブなシグナルを適応的に受信し、最終的にはリコメンダをトレーニングする潜在的なネガティブなアイテムを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.07209348727564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Properly handling missing data is a fundamental challenge in recommendation. Most present works perform negative sampling from unobserved data to supply the training of recommender models with negative signals. Nevertheless, existing negative sampling strategies, either static or adaptive ones, are insufficient to yield high-quality negative samples --- both informative to model training and reflective of user real needs. In this work, we hypothesize that item knowledge graph (KG), which provides rich relations among items and KG entities, could be useful to infer informative and factual negative samples. Towards this end, we develop a new negative sampling model, Knowledge Graph Policy Network (KGPolicy), which works as a reinforcement learning agent to explore high-quality negatives. Specifically, by conducting our designed exploration operations, it navigates from the target positive interaction, adaptively receives knowledge-aware negative signals, and ultimately yields a potential negative item to train the recommender. We tested on a matrix factorization (MF) model equipped with KGPolicy, and it achieves significant improvements over both state-of-the-art sampling methods like DNS and IRGAN, and KG-enhanced recommender models like KGAT. Further analyses from different angles provide insights of knowledge-aware sampling. We release the codes and datasets at https://github.com/xiangwang1223/kgpolicy.
• Abstract（参考訳）: 欠落したデータの適切な処理は、推奨の基本的な課題である。 現在、多くの作品は観測されていないデータから負のサンプリングを行い、負の信号を持つレコメンダモデルのトレーニングを提供する。 それでも、既存の否定的なサンプリング戦略は、静的あるいは適応的ないずれであっても、高品質な否定的なサンプルを生成するには不十分です。 本研究では,アイテム知識グラフ (kg) がアイテムとkgエンティティの間に豊富な関係性をもたらし,情報的かつ事実的負のサンプルを推測するのに有効であると仮定する。 この目的に向けて、我々は、高品質なネガティブを探索する強化学習エージェントとして機能する新しい負サンプリングモデル、知識グラフポリシーネットワーク(KGPolicy)を開発した。 具体的には、私たちの設計した探索操作を実行することで、ターゲットのポジティブなインタラクションからナビゲートし、知識を認識できるネガティブなシグナルを適応的に受信し、最終的にレコメンダを訓練する潜在的なネガティブアイテムを生成します。 KGPolicy を用いた行列分解(MF)モデルを用いて,DNS や IRGAN のような最先端サンプリング手法と KGAT のような KG 強化レコメンデータモデルの両方に対して,大幅な改善を実現した。 異なる角度からのさらなる分析は、知識認識サンプリングの洞察を提供する。 コードとデータセットはhttps://github.com/xiangwang1223/kgpolicyでリリースします。

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