論文の概要: Graph Neural Netwrok with Interaction Pattern for Group Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11345v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 13:42:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 15:11:57.927455
• Title: Graph Neural Netwrok with Interaction Pattern for Group Recommendation
• Title（参考訳）: グループ推薦のためのインタラクションパターン付きグラフニューラルネット
• Authors: Bojie Wang, Yuheng Lu
• Abstract要約: GIP4GRモデル(グループ推薦のための相互作用パターン付きグラフニューラルネットワーク)を提案する。 具体的には,グラフのトポロジ的構造におけるグループ・ユーザ間相互作用を表現するために,強力な表現能力を持つグラフニューラルネットワークフレームワークを用いた。 2つの実世界のデータセットで多くの実験を行い、モデルの優れた性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.066048003460524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of social platforms, people are more and more inclined to combine into groups to participate in some activities, so group recommendation has gradually become a problem worthy of research. For group recommendation, an important issue is how to obtain the characteristic representation of the group and the item through personal interaction history, and obtain the group's preference for the item. For this problem, we proposed the model GIP4GR (Graph Neural Network with Interaction Pattern For Group Recommendation). Specifically, our model use the graph neural network framework with powerful representation capabilities to represent the interaction between group-user-items in the topological structure of the graph, and at the same time, analyze the interaction pattern of the graph to adjust the feature output of the graph neural network, the feature representations of groups, and items are obtained to calculate the group's preference for items. We conducted a lot of experiments on two real-world datasets to illustrate the superior performance of our model.
• Abstract（参考訳）: 社会プラットフォームの発展に伴い、人々はいくつかの活動に参加するためにグループに結合する傾向が強くなり、研究に値するグループ推薦が徐々に問題になっている。 グループレコメンデーションにとって重要な問題は、個人のインタラクション履歴を通じてグループとアイテムの特徴表現をどうやって取得し、そのアイテムに対するグループの好みを得るかである。 そこで我々はGIP4GR(Graph Neural Network with Interaction Pattern For Group Recommendation)モデルを提案する。 具体的には,グラフのトポロジ的構造におけるグループ-ユーザ-テム間の相互作用を表現するために,強力な表現能力を備えたグラフニューラルネットワークフレームワークを用いて,グラフの相互作用パターンを分析して,グラフニューラルネットワークの特徴出力,グループの特徴表現,およびアイテムを抽出し,そのグループの項目の好みを算出する。 2つの実世界のデータセットで多くの実験を行い、モデルの優れた性能を示しました。

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