論文の概要: GraphFM: Graph Factorization Machines for Feature Interaction Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11866v4
• Date: Mon, 1 Apr 2024 03:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 00:07:06.353874
• Title: GraphFM: Graph Factorization Machines for Feature Interaction Modeling
• Title（参考訳）: GraphFM:特徴相互作用モデリングのためのグラフファクトリゼーションマシン
• Authors: Shu Wu, Zekun Li, Yunyue Su, Zeyu Cui, Xiaoyu Zhang, Liang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ構造の特徴を自然に表現し,グラフ因子化マシン(GraphFM)を提案する。 特に,有用な特徴間相互作用を選択し,特徴間のエッジとして定式化する機構を設計する。 提案モデルでは, FMの相互作用関数をグラフニューラルネットワーク(GNN)の特徴集約戦略に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.307086868266012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Factorization machine (FM) is a prevalent approach to modeling pairwise (second-order) feature interactions when dealing with high-dimensional sparse data. However, on the one hand, FM fails to capture higher-order feature interactions suffering from combinatorial expansion. On the other hand, taking into account interactions between every pair of features may introduce noise and degrade prediction accuracy. To solve the problems, we propose a novel approach, Graph Factorization Machine (GraphFM), by naturally representing features in the graph structure. In particular, we design a mechanism to select the beneficial feature interactions and formulate them as edges between features. Then the proposed model, which integrates the interaction function of FM into the feature aggregation strategy of Graph Neural Network (GNN), can model arbitrary-order feature interactions on the graph-structured features by stacking layers. Experimental results on several real-world datasets have demonstrated the rationality and effectiveness of our proposed approach. The code and data are available at \href{https://github.com/CRIPAC-DIG/GraphCTR}{https://github.com/CRIPAC-DIG/GraphCTR}.
• Abstract（参考訳）: ファクトリゼーションマシン(FM)は、高次元スパースデータを扱う際に、ペアワイズ(第2次)特徴相互作用をモデル化するための一般的な手法である。 しかし、FMは組合せ展開に苦しむ高次特徴相互作用を捉えることができない。 一方、各特徴間の相互作用を考慮した場合、ノイズが発生し、予測精度が低下する可能性がある。 そこで本研究では,グラフ構造の特徴を自然に表現し,グラフファクトリゼーションマシン(GraphFM)を提案する。 特に,有用な特徴間相互作用を選択し,特徴間のエッジとして定式化する機構を設計する。 次に,グラフニューラルネットワーク(GNN)の機能集約戦略にFMの相互作用関数を統合するモデルを提案する。 いくつかの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法の合理性と有効性が確認された。 コードとデータは \href{https://github.com/CRIPAC-DIG/GraphCTR}{https://github.com/CRIPAC-DIG/GraphCTR} で公開されている。

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