論文の概要: Attentive Social Recommendation: Towards User And Item Diversities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04797v2
• Date: Sun, 15 Nov 2020 00:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 01:19:28.067789
• Title: Attentive Social Recommendation: Towards User And Item Diversities
• Title（参考訳）: 注意的ソーシャルレコメンデーション : ユーザとアイテムの多様性を目指して
• Authors: Dongsheng Luo, Yuchen Bian, Xiang Zhang, Jun Huan
• Abstract要約: 我々はこの問題に対処するための注意深い社会レコメンデーションシステム(ASR)を提案する。 まず、ASRでは、Rec-convグラフネットワーク層が、ソーシャルファクター、ユーザレーティング、アイテムレーティングの要素を抽出するために提案される。 第二に、多様な評価値に対して、遠ざかる戦略が適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.68134197265983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social recommendation system is to predict unobserved user-item rating values by taking advantage of user-user social relation and user-item ratings. However, user/item diversities in social recommendations are not well utilized in the literature. Especially, inter-factor (social and rating factors) relations and distinct rating values need taking into more consideration. In this paper, we propose an attentive social recommendation system (ASR) to address this issue from two aspects. First, in ASR, Rec-conv graph network layers are proposed to extract the social factor, user-rating and item-rated factors and then automatically assign contribution weights to aggregate these factors into the user/item embedding vectors. Second, a disentangling strategy is applied for diverse rating values. Extensive experiments on benchmarks demonstrate the effectiveness and advantages of our ASR.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルレコメンデーションシステムは,ユーザ・ユーザ間の社会的関係とユーザ・イテム評価を利用して,未観測のユーザ・イテム評価値を予測する。 しかし,ソーシャルレコメンデーションにおけるユーザ/イテムの多様性は文献ではあまり利用されていない。 特に、因子間関係(社会的・格付け的要因)と異なる格付け値が考慮される必要がある。 本稿では,この課題を2つの側面から解決するための注意型ソーシャルレコメンデーションシステム(asr)を提案する。 まず、ASRでは、Rec-convグラフネットワーク層が、ソーシャルファクター、ユーザレーティング、アイテムレーティングの要素を抽出し、自動的にコントリビューション重みを割り当て、これらの因子をユーザ/イットム埋め込みベクトルに集約する。 第二に、様々な格付け値に対して異化戦略が適用される。 ベンチマークに関する広範な実験は、asrの有効性と利点を示しています。

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