論文の概要: Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12021v1
• Date: Mon, 25 May 2020 10:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 06:31:53.466853
• Title: Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach
• Title（参考訳）: 共同項目推薦と属性推論:適応型グラフ畳み込みネットワークアプローチ
• Authors: Le Wu, Yonghui Yang, Kun Zhang, Richang Hong, Yanjie Fu and Meng Wang
• Abstract要約: レコメンデーションシステムでは、ユーザとアイテムは属性に関連付けられ、ユーザはアイテムの好みを表示する。 ユーザ(item)属性をアノテートすることは労働集約的なタスクであるため、属性値が欠落している多くの属性値と不完全であることが多い。 本稿では,共同項目推薦と属性推論のための適応グラフ畳み込みネットワーク(AGCN)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.2786065744784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many recommender systems, users and items are associated with attributes, and users show preferences to items. The attribute information describes users'(items') characteristics and has a wide range of applications, such as user profiling, item annotation, and feature-enhanced recommendation. As annotating user (item) attributes is a labor intensive task, the attribute values are often incomplete with many missing attribute values. Therefore, item recommendation and attribute inference have become two main tasks in these platforms. Researchers have long converged that user (item) attributes and the preference behavior are highly correlated. Some researchers proposed to leverage one kind of data for the remaining task, and showed to improve performance. Nevertheless, these models either neglected the incompleteness of user (item) attributes or regarded the correlation of the two tasks with simple models, leading to suboptimal performance of these two tasks. To this end, in this paper, we define these two tasks in an attributed user-item bipartite graph, and propose an Adaptive Graph Convolutional Network (AGCN) approach for joint item recommendation and attribute inference. The key idea of AGCN is to iteratively perform two parts: 1) Learning graph embedding parameters with previously learned approximated attribute values to facilitate two tasks; 2) Sending the approximated updated attribute values back to the attributed graph for better graph embedding learning. Therefore, AGCN could adaptively adjust the graph embedding learning parameters by incorporating both the given attributes and the estimated attribute values, in order to provide weakly supervised information to refine the two tasks. Extensive experimental results on three real-world datasets clearly show the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 多くのレコメンデーションシステムでは、ユーザとアイテムは属性に関連付けられ、ユーザはアイテムの好みを表示する。 属性情報は、ユーザの(items)特性を記述し、ユーザプロファイリング、アイテムアノテーション、機能強化レコメンデーションなど幅広いアプリケーションを持つ。 ユーザ(item)属性をアノテートすることは労働集約的なタスクであるため、属性値が欠落している多くの属性値と不完全であることが多い。 したがって、これらのプラットフォームではアイテムレコメンデーションと属性推論が2つの主要なタスクになっている。 研究者は長い間、ユーザー(イテム)属性と嗜好行動は高い相関関係にあると結論づけてきた。 一部の研究者は、残りのタスクに1種類のデータを活用することを提案し、パフォーマンスの向上を示した。 しかしながら、これらのモデルは、ユーザ(イテム)属性の不完全性を無視したり、単純なモデルによる2つのタスクの相関を考慮し、これら2つのタスクの最適下性能を導いた。 そこで本稿では,これら2つのタスクを属性付き2部グラフで定義し,共同項目推薦と属性推定のための適応グラフ畳み込みネットワーク(AGCN)アプローチを提案する。 AGCNのキーとなる考え方は、反復的に2つの部分を実行することである。 1) 前回学習した属性値を用いたグラフ埋め込みパラメータの学習 2) グラフ埋め込み学習を改善するために、おおよそ更新された属性値を属性グラフに戻す。 そのため、AGCNは、与えられた属性と推定属性の両方を組み込むことで、グラフ埋め込み学習パラメータを適応的に調整し、2つのタスクを洗練するために弱教師付き情報を提供する。 3つの実世界のデータセットの広範な実験結果から,提案モデルの有効性が明らかとなった。

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