論文の概要: Hierarchical BiGraph Neural Network as Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16000v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 18:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:21:02.110536
• Title: Hierarchical BiGraph Neural Network as Recommendation Systems
• Title（参考訳）: 推薦システムとしての階層型bigraphニューラルネットワーク
• Authors: Dom Huh
• Abstract要約: 本稿では,GNNをレコメンデーションシステムとして使用し,ビグラフフレームワークを用いてユーザイテム機能を構築する階層的アプローチを提案する。 実験の結果,現在の推薦システム手法と伝達性との競合性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks emerge as a promising modeling method for applications dealing with datasets that are best represented in the graph domain. In specific, developing recommendation systems often require addressing sparse structured data which often lacks the feature richness in either the user and/or item side and requires processing within the correct context for optimal performance. These datasets intuitively can be mapped to and represented as networks or graphs. In this paper, we propose the Hierarchical BiGraph Neural Network (HBGNN), a hierarchical approach of using GNNs as recommendation systems and structuring the user-item features using a bigraph framework. Our experimental results show competitive performance with current recommendation system methods and transferability.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフドメインで最もよく表現されるデータセットを扱うアプリケーションの有望なモデリング手法として登場します。 具体的には、開発レコメンデーションシステムは、しばしば、ユーザーまたはアイテムの双方で機能豊かさに欠け、最適なパフォーマンスのために適切なコンテキスト内での処理を必要とするスパース構造化データに対処する必要がある。 これらのデータセットは直感的にネットワークやグラフにマッピングされ、表現することができる。 本稿では,GNNをレコメンデーションシステムとして使用し,ビグラフフレームワークを用いたユーザイテム機能を構築する階層型バイグラフニューラルネットワーク(HBGNN)を提案する。 実験の結果,提案手法と伝達性との競合性能が示された。

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