論文の概要: Recommendation system using a deep learning and graph analysis approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08100v8
• Date: Tue, 13 Jul 2021 18:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 12:58:47.773134
• Title: Recommendation system using a deep learning and graph analysis approach
• Title（参考訳）: 深層学習とグラフ解析を用いた推薦システム
• Authors: Mahdi Kherad and Amir Jalaly Bidgoly
• Abstract要約: 本稿では,行列係数化とグラフ解析に基づく新しい推薦手法を提案する。 さらに,ディープオートエンコーダを利用してユーザやアイテムの潜伏要因を初期化し,ディープ埋め込み手法によってユーザの潜伏要因をユーザ信頼グラフから収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When a user connects to the Internet to fulfill his needs, he often encounters a huge amount of related information. Recommender systems are the techniques for massively filtering information and offering the items that users find them satisfying and interesting. The advances in machine learning methods, especially deep learning, have led to great achievements in recommender systems, although these systems still suffer from challenges such as cold-start and sparsity problems. To solve these problems, context information such as user communication network is usually used. In this paper, we have proposed a novel recommendation method based on Matrix Factorization and graph analysis methods. In addition, we leverage deep Autoencoders to initialize users and items latent factors, and deep embedding method gathers users' latent factors from the user trust graph. The proposed method is implemented on two standard datasets. The experimental results and comparisons demonstrate that the proposed approach is superior to the existing state-of-the-art recommendation methods. Our approach outperforms other comparative methods and achieves great improvements.
• Abstract（参考訳）: ユーザが自分のニーズを満たすためにインターネットに接続すると、彼はしばしば大量の関連情報に遭遇する。 レコメンダシステムは、情報を大規模にフィルタリングし、ユーザーが満足し興味深いと思うアイテムを提供する技術である。 機械学習の手法、特にディープラーニングの進歩は、コールドスタートやスパーシリティの問題といった課題に悩まされているが、レコメンダシステムにおいて大きな成果をもたらしている。 これらの問題を解決するために、ユーザ通信ネットワークなどのコンテキスト情報を用いるのが一般的である。 本稿では,行列分解法とグラフ解析法に基づく新しい推薦手法を提案する。 さらに,ディープオートエンコーダを利用してユーザやアイテムの潜伏要因を初期化し,ディープ埋め込み手法によってユーザの潜伏要因をユーザ信頼グラフから収集する。 提案手法は2つの標準データセットに実装されている。 実験結果と比較により,提案手法が既存の推奨手法よりも優れていることが示された。 提案手法は,他の比較手法より優れ,大幅な改善を実現している。

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