論文の概要: Jointly Modeling Intra- and Inter-transaction Dependencies with Hierarchical Attentive Transaction Embeddings for Next-item Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04530v1
• Date: Sat, 30 May 2020 14:04:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 18:17:44.926935
• Title: Jointly Modeling Intra- and Inter-transaction Dependencies with Hierarchical Attentive Transaction Embeddings for Next-item Recommendation
• Title（参考訳）: 階層型注意トランザクション埋め込みによるトランザクション内およびトランザクション間依存性の協調モデリング
• Authors: Shoujin Wang, Longbing Cao, Liang Hu, Shlomo Berkovsky, Xiaoshui Huang, Lin Xiao, Wenpeng Lu
• Abstract要約: トランザクションベースのレコメンデータシステム(TBRS)は、トランザクションデータの依存関係をモデル化することで、次の項目を予測することを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、現在のトランザクション内でのトランザクション内依存性をモデリングするだけで次のアイテムを推奨します。 本稿では,これらの問題に対処するための新しい階層型注意トランザクション埋め込み(HATE)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.09242534398912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A transaction-based recommender system (TBRS) aims to predict the next item by modeling dependencies in transactional data. Generally, two kinds of dependencies considered are intra-transaction dependency and inter-transaction dependency. Most existing TBRSs recommend next item by only modeling the intra-transaction dependency within the current transaction while ignoring inter-transaction dependency with recent transactions that may also affect the next item. However, as not all recent transactions are relevant to the current and next items, the relevant ones should be identified and prioritized. In this paper, we propose a novel hierarchical attentive transaction embedding (HATE) model to tackle these issues. Specifically, a two-level attention mechanism integrates both item embedding and transaction embedding to build an attentive context representation that incorporates both intraand inter-transaction dependencies. With the learned context representation, HATE then recommends the next item. Experimental evaluations on two real-world transaction datasets show that HATE significantly outperforms the state-ofthe-art methods in terms of recommendation accuracy.
• Abstract（参考訳）: トランザクションベースのレコメンデータシステム(TBRS)は、トランザクションデータの依存関係をモデル化することで、次の項目を予測することを目的としている。 一般的に考慮される2種類の依存関係は、トランザクション内依存性とトランザクション間依存性である。 既存のtbrsの多くは、トランザクション内依存性をモデリングするだけで次の項目を推奨するが、トランザクション間依存性は次の項目にも影響する可能性がある最近のトランザクションでは無視する。 しかしながら、最近のすべてのトランザクションが現在の項目と次の項目に関連しているわけではないので、関連するトランザクションを特定し優先順位を付ける必要がある。 本稿では,これらの問題に対処する新しい階層型注意トランザクション埋め込み(HATE)モデルを提案する。 具体的には、2段階のアテンションメカニズムはアイテムの埋め込みとトランザクションの埋め込みの両方を統合して、トランザクション内およびトランザクション間依存関係の両方を組み込んだ注意深いコンテキスト表現を構築する。 学習したコンテキスト表現により、HATEは次の項目を推奨する。 2つの実世界のトランザクションデータセットに対する実験的評価は、HATEが推奨精度で最先端の手法を著しく上回っていることを示している。

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