論文の概要: Improved Representation Learning for Session-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01516v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 00:57:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 05:55:48.811418
• Title: Improved Representation Learning for Session-based Recommendation
• Title（参考訳）: セッションベースレコメンデーションのための表現学習の改善
• Authors: Sai Mitheran, Abhinav Java, Surya Kant Sahu and Arshad Shaikh
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションシステムは、短期匿名セッションを用いてユーザの行動や嗜好をモデル化することで、ユーザに対して関連項目を提案する。 既存の方法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用して、近隣のノードから情報を伝達し集約する。 我々は、よりリッチな表現学習を可能にする目標注意型GNNと組み合わせてトランスフォーマーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Session-based recommendation systems suggest relevant items to users by modeling user behavior and preferences using short-term anonymous sessions. Existing methods leverage Graph Neural Networks (GNNs) that propagate and aggregate information from neighboring nodes i.e., local message passing. Such graph-based architectures have representational limits, as a single sub-graph is susceptible to overfit the sequential dependencies instead of accounting for complex transitions between items in different sessions. We propose using a Transformer in combination with a target attentive GNN, which allows richer Representation Learning. Our experimental results and ablation show that our proposed method outperforms the existing methods on real-world benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションシステムは、短期匿名セッションを用いてユーザの行動や嗜好をモデル化することで、ユーザに対して関連項目を提案する。 既存の方法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用して、近隣のノード、すなわちローカルメッセージパッシングから情報を伝達し集約する。 このようなグラフベースのアーキテクチャは、単一のサブグラフが異なるセッション内のアイテム間の複雑な遷移を考慮せず、シーケンシャルな依存関係を過度に適合させる可能性があるため、表現上の限界がある。 我々は、よりリッチな表現学習を可能にする目標注意型GNNと組み合わせて変換器を提案する。 実験結果とアブレーションにより,提案手法が実世界のベンチマークデータセットの既存手法を上回っていることを示す。

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