論文の概要: Deep Learning on Knowledge Graph for Recommender System: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00387v1
• Date: Wed, 25 Mar 2020 22:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 03:06:13.630431
• Title: Deep Learning on Knowledge Graph for Recommender System: A Survey
• Title（参考訳）: リコメンダシステムのための知識グラフの深層学習:サーベイ
• Authors: Yang Gao, Yi-Fan Li, Yu Lin, Hang Gao, Latifur Khan
• Abstract要約: 知識グラフは、2つのオブジェクトと1つまたは複数の関連属性を接続する高次関係を符号化することができる。 新たなグラフニューラルネットワーク(GNN)の助けを借りて,対象特性と関係性の両方をKGから抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.41255991011155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in research have demonstrated the effectiveness of knowledge graphs (KG) in providing valuable external knowledge to improve recommendation systems (RS). A knowledge graph is capable of encoding high-order relations that connect two objects with one or multiple related attributes. With the help of the emerging Graph Neural Networks (GNN), it is possible to extract both object characteristics and relations from KG, which is an essential factor for successful recommendations. In this paper, we provide a comprehensive survey of the GNN-based knowledge-aware deep recommender systems. Specifically, we discuss the state-of-the-art frameworks with a focus on their core component, i.e., the graph embedding module, and how they address practical recommendation issues such as scalability, cold-start and so on. We further summarize the commonly-used benchmark datasets, evaluation metrics as well as open-source codes. Finally, we conclude the survey and propose potential research directions in this rapidly growing field.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究の進歩は、レコメンデーションシステム(rs)を改善するための価値のある外部知識を提供するための知識グラフ(kg)の有効性を実証している。 知識グラフは、2つのオブジェクトと1つまたは複数の関連属性を接続する高次関係を符号化することができる。 新たなグラフニューラルネットワーク(GNN)の助けを借りて、オブジェクトの特徴と関係性の両方をKGから抽出することが可能である。 本稿では,GNNに基づく知識認識型ディープレコメンデータシステムに関する総合的な調査を行う。 具体的には,そのコアコンポーネント,すなわちグラフ埋め込みモジュールに注目した最先端フレームワークと,スケーラビリティやコールドスタートといった実用的なレコメンデーション問題に対処する方法について論じる。 さらに,広く使用されているベンチマークデータセットや評価メトリクス,オープンソースコードなども要約する。 最後に,この急速に成長する分野における調査の結論と今後の研究方向性を提案する。

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