論文の概要: Double-Scale Self-Supervised Hypergraph Learning for Group
Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04200v1
- Date: Thu, 9 Sep 2021 12:19:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-11 01:44:16.709180
- Title: Double-Scale Self-Supervised Hypergraph Learning for Group
Recommendation
- Title(参考訳): グループ推薦のためのダブルスケール自己教師付きハイパーグラフ学習
- Authors: Junwei Zhang, Min Gao, Junliang Yu, Lei Guo, Jundong Li, Hongzhi Yin
- Abstract要約: グループレコメンデーションは、データスパシティの問題に深刻な問題を抱えています。
本稿では,グループ推薦のための自己教師付きハイパーグラフ学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.841350982832545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the prevalence of social media, there has recently been a proliferation
of recommenders that shift their focus from individual modeling to group
recommendation. Since the group preference is a mixture of various
predilections from group members, the fundamental challenge of group
recommendation is to model the correlations among members. Existing methods
mostly adopt heuristic or attention-based preference aggregation strategies to
synthesize group preferences. However, these models mainly focus on the
pairwise connections of users and ignore the complex high-order interactions
within and beyond groups. Besides, group recommendation suffers seriously from
the problem of data sparsity due to severely sparse group-item interactions. In
this paper, we propose a self-supervised hypergraph learning framework for
group recommendation to achieve two goals: (1) capturing the intra- and
inter-group interactions among users; (2) alleviating the data sparsity issue
with the raw data itself. Technically, for (1), a hierarchical hypergraph
convolutional network based on the user- and group-level hypergraphs is
developed to model the complex tuplewise correlations among users within and
beyond groups. For (2), we design a double-scale node dropout strategy to
create self-supervision signals that can regularize user representations with
different granularities against the sparsity issue. The experimental analysis
on multiple benchmark datasets demonstrates the superiority of the proposed
model and also elucidates the rationality of the hypergraph modeling and the
double-scale self-supervision.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアの普及に伴い、最近、個々のモデリングからグループレコメンデーションへと焦点を移すレコメンデーションが急増している。
グループ選好は、グループメンバーからの様々な選好の混合であるため、グループ推薦の基本的な課題は、メンバー間の相関をモデル化することである。
既存の手法は主にヒューリスティックあるいは注意に基づく選好集約戦略を採用し、グループ選好を合成している。
しかし,これらのモデルは主にユーザ同士の相互接続に注目し,グループ内外の複雑な高次相互作用を無視する。
さらに、グループ推薦は、グループとイテムの相互作用が極めて少ないため、データスパシティーの問題に悩まされる。
本稿では,グループ推薦のための自己教師付きハイパーグラフ学習フレームワークを提案する。(1)ユーザ間のグループ間相互作用を捉えること,(2)生データ自体によるデータ空間の問題を軽減すること,である。
理論的には,(1)ユーザおよびグループレベルのハイパーグラフに基づく階層型ハイパーグラフ畳み込みネットワークを開発し,グループ内外のユーザ間の複雑なタプルワイズ相関をモデル化した。
2) では,2段階のノードドロップアウト方式を設計し,疎度問題に対して異なる粒度でユーザ表現を正規化できるセルフスーパービジョン信号を生成する。
複数のベンチマークデータセットの実験的解析により,提案モデルの優越性が示され,ハイパーグラフモデリングの合理性と二重スケールの自己スーパービジョンが解明された。
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