論文の概要: Relation-aware Heterogeneous Graph for User Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07181v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 06:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-16 03:59:37.726250
• Title: Relation-aware Heterogeneous Graph for User Profiling
• Title（参考訳）: ユーザプロファイリングのための関係認識不均一グラフ
• Authors: Qilong Yan, Yufeng Zhang, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ・プロファイリングにおける関係性を考慮した異種グラフ手法を提案する。 我々は、不均一なメッセージパッシングに対して、トランスフォーマー方式でクエリ、キー、値のメカニズムを採用する。 実世界の2つのeコマースデータセットの実験を行い、我々のアプローチの大幅なパフォーマンス向上を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.076585294260816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User profiling has long been an important problem that investigates user interests in many real applications. Some recent works regard users and their interacted objects as entities of a graph and turn the problem into a node classification task. However, they neglect the difference of distinct interaction types, e.g. user clicks an item v.s.user purchases an item, and thus cannot incorporate such information well. To solve these issues, we propose to leverage the relation-aware heterogeneous graph method for user profiling, which also allows capturing significant meta relations. We adopt the query, key, and value mechanism in a transformer fashion for heterogeneous message passing so that entities can effectively interact with each other. Via such interactions on different relation types, our model can generate representations with rich information for the user profile prediction. We conduct experiments on two real-world e-commerce datasets and observe a significant performance boost of our approach.
• Abstract（参考訳）: ユーザプロファイリングは長い間、多くの実際のアプリケーションにおけるユーザの関心を調査する重要な問題でした。 最近の研究では、ユーザとその相互作用したオブジェクトをグラフのエンティティとみなし、問題をノード分類タスクに変換する。 しかし、ユーザがアイテムをクリックしたり、ユーザがアイテムを購入するなど、異なるインタラクションタイプの違いを無視しているため、そのような情報をうまく組み込むことはできない。 これらの問題を解決するために,ユーザ・プロファイリングのための関係認識型不均質グラフ法(relation-aware hetero graph method)の活用を提案する。 我々は、異種メッセージパッシングのためのトランスフォーマー方式でクエリ、キー、値のメカニズムを採用し、エンティティ同士が効果的に対話できるようにする。 このようなインタラクションを異なる関係型上で行うことで,ユーザプロファイル予測のためのリッチな情報を用いた表現を生成できる。 実世界の2つのeコマースデータセットの実験を行い、我々のアプローチの大幅なパフォーマンス向上を観察する。

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