論文の概要: SR-HetGNN:Session-based Recommendation with Heterogeneous Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05641v2
• Date: Wed, 4 Oct 2023 03:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 23:03:45.967868
• Title: SR-HetGNN:Session-based Recommendation with Heterogeneous Graph Neural Network
• Title（参考訳）: sr-hetgnn:異種グラフニューラルネットワークを用いたセッションベースレコメンデーション
• Authors: Jinpeng Chen, Haiyang Li, Xudong Zhang, Fan Zhang, Senzhang Wang, Kaimin Wei and Jiaqi Ji
• Abstract要約: セッションベース勧告システムは、前のセッションシーケンスに従ってユーザの次のクリックを予測する。 本稿では,SR-HetGNNという異種グラフニューラルネットワークを用いたセッションレコメンデーション手法を提案する。 SR-HetGNNは、DigineticaとTmallの2つの実際の大規模データセットに対する広範な実験を通じて、既存の最先端セッションベースのレコメンデーション手法よりも優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.82060191403763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The purpose of the Session-Based Recommendation System is to predict the user's next click according to the previous session sequence. The current studies generally learn user preferences according to the transitions of items in the user's session sequence. However, other effective information in the session sequence, such as user profiles, are largely ignored which may lead to the model unable to learn the user's specific preferences. In this paper, we propose a heterogeneous graph neural network-based session recommendation method, named SR-HetGNN, which can learn session embeddings by heterogeneous graph neural network (HetGNN), and capture the specific preferences of anonymous users. Specifically, SR-HetGNN first constructs heterogeneous graphs containing various types of nodes according to the session sequence, which can capture the dependencies among items, users, and sessions. Second, HetGNN captures the complex transitions between items and learns the item embeddings containing user information. Finally, to consider the influence of users' long and short-term preferences, local and global session embeddings are combined with the attentional network to obtain the final session embedding. SR-HetGNN is shown to be superior to the existing state-of-the-art session-based recommendation methods through extensive experiments over two real large datasets Diginetica and Tmall.
• Abstract（参考訳）: Session-Based Recommendation Systemの目的は、前のセッションシーケンスに従ってユーザの次のクリックを予測することである。 本研究は一般に,ユーザのセッションシーケンスの項目の遷移に応じてユーザの好みを学習する。 しかし、セッションシーケンス内の他の効果的な情報、例えばユーザプロファイルは無視されているため、モデルがユーザの特定の好みを学習できない可能性がある。 本稿では、異種グラフニューラルネットワーク(HetGNN)によるセッション埋め込みを学習し、匿名ユーザの特定の好みを把握できる、SR-HetGNNという、異種グラフニューラルネットワークに基づくセッションレコメンデーション手法を提案する。 具体的には、SR-HetGNNはセッションシーケンスに従って、さまざまな種類のノードを含む異種グラフを構築し、アイテム、ユーザ、セッション間の依存関係をキャプチャする。 第二に、HetGNNはアイテム間の複雑な遷移を捉え、ユーザ情報を含むアイテムの埋め込みを学習する。 最後に,ユーザの長期的・短期的嗜好の影響を考慮し,地域的・グローバルなセッション埋め込みと注目ネットワークを組み合わせることで,最終セッション埋め込みを得る。 SR-HetGNNは、DigineticaとTmallの2つの実際の大規模データセットに対する広範な実験を通じて、既存の最先端セッションベースのレコメンデーション手法よりも優れていることが示されている。

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