論文の概要: TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02844v1
• Date: Wed, 6 May 2020 14:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 06:28:31.358428
• Title: TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
• Title（参考訳）: TAGNN:セッションベースのレコメンデーションのための注目グラフニューラルネットワーク
• Authors: Feng Yu, Yanqiao Zhu, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang, Tieniu Tan
• Abstract要約: セッションベースレコメンデーションのための新しいターゲット注意グラフニューラルネットワーク(TAGNN)モデルを提案する。 TAGNNでは、ターゲット・アウェア・アテンションは、様々なターゲット項目に関して異なるユーザ関心を適応的に活性化する。 学習した関心表現ベクトルは、異なる対象項目によって変化し、モデルの表現性を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.04457457299218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendation nowadays plays a vital role in many websites, which aims to predict users' actions based on anonymous sessions. There have emerged many studies that model a session as a sequence or a graph via investigating temporal transitions of items in a session. However, these methods compress a session into one fixed representation vector without considering the target items to be predicted. The fixed vector will restrict the representation ability of the recommender model, considering the diversity of target items and users' interests. In this paper, we propose a novel target attentive graph neural network (TAGNN) model for session-based recommendation. In TAGNN, target-aware attention adaptively activates different user interests with respect to varied target items. The learned interest representation vector varies with different target items, greatly improving the expressiveness of the model. Moreover, TAGNN harnesses the power of graph neural networks to capture rich item transitions in sessions. Comprehensive experiments conducted on real-world datasets demonstrate its superiority over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションは多くのウェブサイトで重要な役割を演じており、これは匿名セッションに基づいてユーザの行動を予測することを目的としている。 セッション内の項目の時間的遷移を調べることによって、セッションをシーケンスやグラフとしてモデル化する多くの研究が生まれている。 しかし、これらの方法は、予測対象の項目を考慮せずに、セッションを1つの固定表現ベクトルに圧縮する。 固定ベクトルは,対象項目の多様性やユーザの興味を考慮し,レコメンダモデルの表現能力を制限する。 本稿では,セッションベースレコメンデーションのための新しいターゲット注意グラフニューラルネットワーク(TAGNN)モデルを提案する。 TAGNNでは、ターゲット・アウェア・アテンションは様々なターゲット項目に関して異なるユーザ関心を適応的に活性化する。 学習した興味表現ベクトルは異なる対象項目によって変化し、モデルの表現性を大幅に改善する。 さらに、tagnnはグラフニューラルネットワークの力を利用してセッション内の豊富なアイテム遷移をキャプチャする。 実世界のデータセットで実施された包括的な実験は、最先端の手法よりも優れていることを示す。

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