論文の概要: Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12718v3
• Date: Sun, 26 Apr 2020 07:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 23:18:36.747520
• Title: Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning
• Title（参考訳）: 逆学習による知識グラフ補完のためのユーザ-項目間相互作用データからの暗黙的エンティティの選好
• Authors: Gaole He, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Peiju Liu and Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ補完タスクにおけるユーザインタラクションデータを活用することで,新たな逆学習手法を提案する。 我々のジェネレータはユーザインタラクションデータから分離されており、識別器の性能を向上させるのに役立ちます。 利用者の暗黙の実体的嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく精巧な協調学習アルゴリズムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.46332224556257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of Knowledge Graph Completion (KGC) aims to automatically infer the missing fact information in Knowledge Graph (KG). In this paper, we take a new perspective that aims to leverage rich user-item interaction data (user interaction data for short) for improving the KGC task. Our work is inspired by the observation that many KG entities correspond to online items in application systems. However, the two kinds of data sources have very different intrinsic characteristics, and it is likely to hurt the original performance using simple fusion strategy. To address this challenge, we propose a novel adversarial learning approach by leveraging user interaction data for the KGC task. Our generator is isolated from user interaction data, and serves to improve the performance of the discriminator. The discriminator takes the learned useful information from user interaction data as input, and gradually enhances the evaluation capacity in order to identify the fake samples generated by the generator. To discover implicit entity preference of users, we design an elaborate collaborative learning algorithms based on graph neural networks, which will be jointly optimized with the discriminator. Such an approach is effective to alleviate the issues about data heterogeneity and semantic complexity for the KGC task. Extensive experiments on three real-world datasets have demonstrated the effectiveness of our approach on the KGC task.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)の課題は、行方不明の事実情報を知識グラフ(KG)で自動的に推測することである。 本稿では,KGCタスクの改善のために,リッチなユーザ・イテムインタラクションデータ(略してユーザ・インタラクションデータ)を活用することを目的とした,新たな視点を提案する。 我々の研究は、多くのKGエンティティがアプリケーションシステムのオンラインアイテムに対応しているという観察にインスパイアされている。 しかし,2種類のデータソースは本質的な特性が非常に異なり,単純な融合戦略によって本来の性能を損なう可能性がある。 そこで本研究では, kgcタスクにユーザインタラクションデータを活用することで, 新たな学習手法を提案する。 当社のジェネレータは,ユーザインタラクションデータから分離され,判別器の性能向上に寄与する。 識別装置は、ユーザインタラクションデータから得られた有用な情報を入力として取り出し、徐々に評価能力を高めて、ジェネレータが生成した偽のサンプルを識別する。 ユーザの暗黙のエンティティ嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく複雑な協調学習アルゴリズムを設計し,判別器と共同で最適化する。 このようなアプローチは、KGCタスクにおけるデータ不均一性と意味複雑性の問題を軽減するのに有効である。 実世界の3つのデータセットに対する大規模な実験は、KGCタスクに対する我々のアプローチの有効性を実証した。

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