論文の概要: Pre-training Graph Transformer with Multimodal Side Information for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12284v2
• Date: Thu, 7 Jan 2021 10:39:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 00:03:53.254637
• Title: Pre-training Graph Transformer with Multimodal Side Information for Recommendation
• Title（参考訳）: 勧告のためのマルチモーダル側情報付き事前学習グラフ変換器
• Authors: Yong Liu, Susen Yang, Chenyi Lei, Guoxin Wang, Haihong Tang, Juyong Zhang, Aixin Sun, Chunyan Miao
• Abstract要約: 本稿では,項目側情報とその関連性を考慮した事前学習戦略を提案する。 我々はMCNSamplingという新しいサンプリングアルゴリズムを開発し、各項目のコンテキスト近傍を選択する。 The proposed Pre-trained Multimodal Graph Transformer (PMGT) learns item representations with two objectives: 1) graph structure reconstruction, 2) masked node feature reconstruction。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.4194024706817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Side information of items, e.g., images and text description, has shown to be effective in contributing to accurate recommendations. Inspired by the recent success of pre-training models on natural language and images, we propose a pre-training strategy to learn item representations by considering both item side information and their relationships. We relate items by common user activities, e.g., co-purchase, and construct a homogeneous item graph. This graph provides a unified view of item relations and their associated side information in multimodality. We develop a novel sampling algorithm named MCNSampling to select contextual neighbors for each item. The proposed Pre-trained Multimodal Graph Transformer (PMGT) learns item representations with two objectives: 1) graph structure reconstruction, and 2) masked node feature reconstruction. Experimental results on real datasets demonstrate that the proposed PMGT model effectively exploits the multimodality side information to achieve better accuracies in downstream tasks including item recommendation, item classification, and click-through ratio prediction. We also report a case study of testing the proposed PMGT model in an online setting with 600 thousand users.
• Abstract（参考訳）: 画像やテキスト記述などの項目の側面情報は、正確な推奨に寄与することが示されている。 近年の自然言語と画像の事前学習モデルの成功に触発されて,項目情報とその関連を考慮し,項目表現を学習する事前学習戦略を提案する。 共通のユーザアクティビティ(例えば、共同購入)によってアイテムを関連付け、均質なアイテムグラフを構築する。 このグラフは、アイテム関係とその関連側情報を多モードで統一したビューを提供する。 我々はMCNSamplingという新しいサンプリングアルゴリズムを開発し、各項目のコンテキスト近傍を選択する。 PMGT (Pre-trained Multimodal Graph Transformer) は2つの目的を持つ項目表現を学習する。 1)グラフ構造再構築,及び 2)マスキングノード機能再構成。 実データを用いた実験結果から,提案したPMGTモデルは,項目推薦や項目分類,クリックスルー比の予測など,下流タスクの精度向上に有効であることが示された。 また,提案したPMGTモデルを6万人のユーザを対象としたオンライン環境でテストするケーススタディを報告する。

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