論文の概要: MindReader: Recommendation over Knowledge Graph Entities with Explicit
User Ratings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04209v1
- Date: Tue, 8 Jun 2021 09:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-09 15:39:35.949103
- Title: MindReader: Recommendation over Knowledge Graph Entities with Explicit
User Ratings
- Title（参考訳）: MindReader: 明示的なユーザレーティングによる知識グラフエンティティの推奨
- Authors: Anders H. Brams, Anders L. Jakobsen, Theis E. Jendal, Matteo
Lissandrini, Peter Dolog, Katja Hose
- Abstract要約: 我々はMindReaderと呼ばれる新しいデータセットを導入し、アイテムとKGエンティティの両方に対して明確なユーザレーティングを提供します。
このデータセットは、当社がオープンソースとしてリリースしたオンラインインタビューアプリケーションを通じて収集されています。
グラフデータに特化して設計されたかどうかに関わらず、ほとんどのモデルでは、明示的な非イテム評価に基づいてトレーニングされた場合、推奨品質が向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.404291151696983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Knowledge Graphs (KGs) have been integrated in several models of
recommendation to augment the informational value of an item by means of its
related entities in the graph. Yet, existing datasets only provide explicit
ratings on items and no information is provided about user opinions of other
(non-recommendable) entities. To overcome this limitation, we introduce a new
dataset, called the MindReader, providing explicit user ratings both for items
and for KG entities. In this first version, the MindReader dataset provides
more than 102 thousands explicit ratings collected from 1,174 real users on
both items and entities from a KG in the movie domain. This dataset has been
collected through an online interview application that we also release open
source. As a demonstration of the importance of this new dataset, we present a
comparative study of the effect of the inclusion of ratings on non-item KG
entities in a variety of state-of-the-art recommendation models. In particular,
we show that most models, whether designed specifically for graph data or not,
see improvements in recommendation quality when trained on explicit non-item
ratings. Moreover, for some models, we show that non-item ratings can
effectively replace item ratings without loss of recommendation quality. This
finding, thanks also to an observed greater familiarity of users towards common
KG entities than towards long-tail items, motivates the use of KG entities for
both warm and cold-start recommendations.
- Abstract（参考訳）: ナレッジグラフ (kgs) はいくつかのモデルに統合され、ある項目の情報的価値をグラフ内の関連エンティティによって増やすことが推奨されている。
しかし、既存のデータセットは項目の明示的な評価しか提供せず、他の(推奨されない)エンティティのユーザ意見に関する情報も提供されていない。
この制限を克服するために、MindReaderと呼ばれる新しいデータセットを導入し、アイテムとKGエンティティの両方で明確なユーザレーティングを提供します。
この最初のバージョンでは、mindreaderデータセットは映画ドメインの1kgから1,174人の実ユーザーから収集された102万以上の明示的な評価を提供する。
このデータセットは、オープンソースリリースのオンラインインタビューアプリケーションを通じて収集されています。
この新たなデータセットの重要性の実証として、さまざまな最先端レコメンデーションモデルにおいて、非イテムKGエンティティに対するレーティングの影響の比較研究を示す。
特に、グラフデータに特化して設計されたモデルであっても、明示的な非イテム評価でトレーニングされた場合、推奨品質が向上することを示す。
さらに,一部のモデルでは,推奨品質を損なうことなく項目評価を効果的に置き換えることができることを示す。
この発見は、ユーザーが一般的なKGエンティティに親しみやすく、長いテールアイテムよりも親しみやすいことから、暖かくコールドスタートのレコメンデーションにKGエンティティを使うことを動機付けている。
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