論文の概要: Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06625v1
• Date: Sat, 14 Aug 2021 22:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 05:54:50.333506
• Title: Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer
• Title（参考訳）: 時間グラフ協調変圧器を用いた連続時間逐次推薦
• Authors: Ziwei Fan and Zhiwei Liu and Jiawei Zhang and Yun Xiong and Lei Zheng and Philip S. Yu
• Abstract要約: 本稿では,定義した連続時間二部グラフ上での時間グラフシーケンスレコメンダ(TGSRec)を提案する。 TCTレイヤは、ユーザとアイテムの両方からの協調的な信号を同時にキャプチャすると同時に、シーケンシャルパターン内の時間的ダイナミクスも考慮する。 5つのデータセットの実証結果は、TGSRecが他のベースラインを大幅に上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.0621959845251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In order to model the evolution of user preference, we should learn user/item embeddings based on time-ordered item purchasing sequences, which is defined as Sequential Recommendation (SR) problem. Existing methods leverage sequential patterns to model item transitions. However, most of them ignore crucial temporal collaborative signals, which are latent in evolving user-item interactions and coexist with sequential patterns. Therefore, we propose to unify sequential patterns and temporal collaborative signals to improve the quality of recommendation, which is rather challenging. Firstly, it is hard to simultaneously encode sequential patterns and collaborative signals. Secondly, it is non-trivial to express the temporal effects of collaborative signals. Hence, we design a new framework Temporal Graph Sequential Recommender (TGSRec) upon our defined continuous-time bi-partite graph. We propose a novel Temporal Collaborative Trans-former (TCT) layer in TGSRec, which advances the self-attention mechanism by adopting a novel collaborative attention. TCT layer can simultaneously capture collaborative signals from both users and items, as well as considering temporal dynamics inside sequential patterns. We propagate the information learned fromTCTlayerover the temporal graph to unify sequential patterns and temporal collaborative signals. Empirical results on five datasets show that TGSRec significantly outperforms other baselines, in average up to 22.5% and 22.1%absolute improvements in Recall@10and MRR, respectively.
• Abstract（参考訳）: ユーザの嗜好の進化をモデル化するために,逐次レコメンデーション(sr)問題として定義される時間順アイテム購入シーケンスに基づいて,ユーザ/テーマ埋め込みを学習する必要がある。 既存の手法はシーケンシャルなパターンを利用してアイテムの遷移をモデル化する。 しかし、その多くは、ユーザとイテムの相互作用の進化に遅れ、シーケンシャルなパターンと共存する重要な時間的協調シグナルを無視している。 そこで本研究では,推薦の質を向上させるために,逐次的パターンと時間的協調信号の統合を提案する。 まず,シーケンシャルパターンと協調信号を同時にエンコードすることは困難である。 第二に、協調信号の時間的効果を表現することは自明ではない。 そこで我々は,連続時間二成分グラフ上に新たなフレームワークであるtemporal graph sequential recommender (tgsrec) を設計する。 本稿では,TGSRecにおけるTCT(Temporal Collaborative Trans-former)層を提案する。 tct層は、シーケンシャルパターン内の時間的ダイナミクスを考慮しながら、ユーザとアイテムの両方からの協調的なシグナルを同時に捉えることができる。 我々は,学習した情報を時間グラフ上で伝達し,逐次パターンと時間協調信号を統合する。 5つのデータセットの実証的な結果は、TGSRecがRecall@10とMRRのそれぞれ平均22.5%と22.1%の絶対改善で他のベースラインを大幅に上回っていることを示している。

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