論文の概要: RGCF: Refined Graph Convolution Collaborative Filtering with concise and expressive embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03383v2
• Date: Sat, 11 Jul 2020 04:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 19:14:51.515362
• Title: RGCF: Refined Graph Convolution Collaborative Filtering with concise and expressive embedding
• Title（参考訳）: RGCF: 簡潔で表現力豊かな埋め込みによるグラフ畳み込み協調フィルタリング
• Authors: Kang Liu, Feng Xue, and Richang Hong
• Abstract要約: 我々はRefined Graph Convolution Collaborative Filtering(RGCF)というGCNベースの新しい協調フィルタリングモデルを開発した。 RGCFはグラフ内の暗黙の高次連結性を捉えることができ、結果として得られるベクトル表現はより表現力が高い。 我々は3つの公開百万規模のデータセットに対して広範な実験を行い、我々のRGCFが最先端のモデルを大幅に上回っていることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.46797662323393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolution Network (GCN) has attracted significant attention and become the most popular method for learning graph representations. In recent years, many efforts have been focused on integrating GCN into the recommender tasks and have made remarkable progress. At its core is to explicitly capture high-order connectivities between the nodes in user-item bipartite graph. However, we theoretically and empirically find an inherent drawback existed in these GCN-based recommendation methods, where GCN is directly applied to aggregate neighboring nodes will introduce noise and information redundancy. Consequently, the these models' capability of capturing high-order connectivities among different nodes is limited, leading to suboptimal performance of the recommender tasks. The main reason is that the the nonlinear network layer inside GCN structure is not suitable for extracting non-sematic features(such as one-hot ID feature) in the collaborative filtering scenarios. In this work, we develop a new GCN-based Collaborative Filtering model, named Refined Graph convolution Collaborative Filtering(RGCF), where the construction of the embeddings of users (items) are delicately redesigned from several aspects during the aggregation on the graph. Compared to the state-of-the-art GCN-based recommendation, RGCF is more capable for capturing the implicit high-order connectivities inside the graph and the resultant vector representations are more expressive. We conduct extensive experiments on three public million-size datasets, demonstrating that our RGCF significantly outperforms state-of-the-art models. We release our code at https://github.com/hfutmars/RGCF.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は注目され、グラフ表現を学習する最も一般的な方法となった。 近年,GCNを推奨タスクに統合する取り組みが盛んに行われており,目覚ましい進歩を遂げている。 中心となるのは、ユーザ-テム二部グラフ内のノード間の高次接続性を明示的にキャプチャすることである。 しかし、これらのGCNベースのレコメンデーション手法に固有の欠点が理論的および経験的に見出され、GCNは近隣ノードの集約に直接適用され、ノイズや情報冗長性がもたらされる。 従って、異なるノード間での高次接続性をキャプチャするこれらのモデルの能力は制限され、レコメンダタスクの最適性能を低下させる。 主な理由は、GCN構造内の非線形ネットワーク層が、協調フィルタリングシナリオにおいて非意味的特徴(例えばワンホットID特徴)を抽出するのに適さないからである。 本研究では,Refined Graph Convolution Collaborative Filtering (RGCF) と呼ばれるGCNベースの新しい協調フィルタリングモデルを構築し,グラフ上のアグリゲーションの間,ユーザ (item) の埋め込みの構成を微妙に再設計する。 最先端のgcnベースの推奨と比較して、rgcfはグラフ内の暗黙の高次接続性と結果ベクトル表現をより表現的に捉えることができる。 我々は3つの公開百万規模のデータセットに対して広範な実験を行い、我々のRGCFが最先端のモデルを大幅に上回っていることを示す。 コードをhttps://github.com/hfutmars/RGCFでリリースします。

関連論文リスト

• Amplify Graph Learning for Recommendation via Sparsity Completion [16.32861024767423]
  グラフ学習モデルは、協調フィルタリング(CF)ベースのレコメンデーションシステムに広くデプロイされている。 データ疎度の問題により、元の入力のグラフ構造は潜在的な肯定的な嗜好エッジを欠いている。 AGL-SC(Amplify Graph Learning framework)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T08:26:20Z)
• Spectral Greedy Coresets for Graph Neural Networks [61.24300262316091]
  ノード分類タスクにおける大規模グラフの利用は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の現実的な応用を妨げる 本稿では,GNNのグラフコアセットについて検討し,スペクトル埋め込みに基づくエゴグラフの選択により相互依存の問題を回避する。 我々のスペクトルグレディグラフコアセット(SGGC)は、数百万のノードを持つグラフにスケールし、モデル事前学習の必要性を排除し、低ホモフィリーグラフに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:52:12Z)
• Cluster-based Graph Collaborative Filtering [55.929052969825825]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、レコメンデーションシステムのためのユーザおよびアイテム表現の学習に成功している。 既存のGCNベースのほとんどのメソッドは、高階グラフ畳み込みを実行しながら、ユーザの複数の関心事を見落としている。 クラスタベースグラフ協調フィルタリング(ClusterGCF)と呼ばれる新しいGCNベースのレコメンデーションモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T07:05:16Z)
• Self-Attention Empowered Graph Convolutional Network for Structure Learning and Node Embedding [5.164875580197953]
  グラフ構造化データの表現学習では、多くの人気のあるグラフニューラルネットワーク(GNN)が長距離依存をキャプチャできない。 本稿では,自己注意型グラフ畳み込みネットワーク(GCN-SA)と呼ばれる新しいグラフ学習フレームワークを提案する。 提案手法はノードレベルの表現学習において例外的な一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T05:00:31Z)
• An Uncoupled Training Architecture for Large Graph Learning [20.784230322205232]
  グラフデータをグリッドライクなデータに埋め込むための、柔軟なアンカップリングトレーニングフレームワークであるNode2Gridsを紹介します。 各ノードの影響を次々にランク付けすることで、Node2Gridsは最も影響力のある1階と、中央ノードの融合情報を持つ2階の隣人を選択する。 下流タスクの効率をさらに向上するために、単純なCNNベースのニューラルネットワークを使用して、マッピングされたグリッドのようなデータから重要な情報をキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-21T11:49:16Z)
• Cross-GCN: Enhancing Graph Convolutional Network with $k$-Order Feature Interactions [153.6357310444093]
  Graph Convolutional Network(GCN)は,グラフデータの学習と推論を行う新興技術である。 我々は、GCNの既存の設計がクロスフィーチャをモデリングし、クロスフィーチャが重要であるタスクやデータに対してGCNの効率を損なうことを論じている。 我々は、任意の次交叉特徴を、特徴次元と順序サイズに線形に複雑にモデル化した、クロスフィーチャーグラフ畳み込みという新しい演算子を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-05T13:05:27Z)
• LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation [100.76229017056181]
  Graph Convolution Network (GCN)は、協調フィルタリングのための新しい最先端技術となった。 本研究は,GCNの設計を簡略化し,より簡潔かつ適切なレコメンデーションを実現することを目的としている。 我々は,光GCNと呼ばれる新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-06T06:53:42Z)
• Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph Convolutional Network Approach [55.44107800525776]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、最先端のグラフベースの表現学習モデルである。 本稿では、GCNベースの協調フィルタリング(CF)ベースのレコメンダシステム(RS)について再検討する。 単純なグラフ畳み込みネットワークの理論と整合して,非線形性を取り除くことで推奨性能が向上することを示す。 本稿では,ユーザ・イテム相互作用モデリングを用いたCF用に特別に設計された残差ネットワーク構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T04:41:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。