論文の概要: div2vec: Diversity-Emphasized Node Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09588v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 02:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:52:56.253538
• Title: div2vec: Diversity-Emphasized Node Embedding
• Title（参考訳）: div2vec: 多様性を強調したノード埋め込み
• Authors: Jisu Jeong, Jeong-Min Yun, Hongi Keam, Young-Jin Park, Zimin Park, Junki Cho
• Abstract要約: 本稿では,ランダムウォークに基づく教師なし学習手法であるdiv2vecの多様性強調ノード埋め込みを提案する。 MovieLensデータセットを用いた実験により,提案手法は精度と多様性の両面で推奨性能を向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.808358558504819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the interest of graph representation learning has been rapidly increasing in recommender systems. However, most existing studies have focused on improving accuracy, but in real-world systems, the recommendation diversity should be considered as well to improve user experiences. In this paper, we propose the diversity-emphasized node embedding div2vec, which is a random walk-based unsupervised learning method like DeepWalk and node2vec. When generating random walks, DeepWalk and node2vec sample nodes of higher degree more and nodes of lower degree less. On the other hand, div2vec samples nodes with the probability inversely proportional to its degree so that every node can evenly belong to the collection of random walks. This strategy improves the diversity of recommendation models. Offline experiments on the MovieLens dataset showed that our new method improves the recommendation performance in terms of both accuracy and diversity. Moreover, we evaluated the proposed model on two real-world services, WATCHA and LINE Wallet Coupon, and observed the div2vec improves the recommendation quality by diversifying the system.
• Abstract（参考訳）: 近年,レコメンダシステムにおいて,グラフ表現学習への関心が急速に高まっている。 しかし,既存のほとんどの研究は精度の向上に重点を置いているが,現実のシステムでは,ユーザエクスペリエンスの向上だけでなく,レコメンデーションの多様性も考慮すべきである。 本稿では,DeepWalk や node2vec のようなランダムなウォークに基づく教師なし学習手法である div2vec の多様性強調ノード埋め込みを提案する。 ランダムウォークを生成する場合、DeepWalkとnode2vecサンプルノードはより多く、より低いノードはより少ない。 一方、div2vecは、各ノードがランダムウォークのコレクションに均等に属せるように、その次数に逆比例する確率のノードをサンプリングする。 この戦略はレコメンデーションモデルの多様性を改善する。 MovieLensデータセットのオフライン実験により,提案手法は精度と多様性の両面で推奨性能を改善した。 さらに,提案モデルであるwatchaとline wallet couponの評価を行い,div2vecがシステム多様化によりレコメンデーション品質を向上させることを観測した。

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