論文の概要: Edge-Enhanced Global Disentangled Graph Neural Network for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10539v2
• Date: Tue, 23 Nov 2021 01:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 12:12:28.955668
• Title: Edge-Enhanced Global Disentangled Graph Neural Network for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: 逐次レコメンデーションのためのエッジエンハンスドグローバル不等角グラフニューラルネットワーク
• Authors: Yunyi Li, Pengpeng Zhao, Guanfeng Liu, Yanchi Liu, Victor S. Sheng, Jiajie Xu, Xiaofang Zhou
• Abstract要約: 本稿では,エッジ拡張グローバルディスタングルグラフニューラルネットワーク(EGD-GNN)モデルを提案する。 グローバルレベルでは、アイテムの関係をモデル化するために、すべてのシーケンスにまたがるグローバルリンクグラフを構築します。 ローカルレベルでは、変動型自動エンコーダフレームワークを適用して、現在のシーケンスに関するユーザの意図を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.15486708923762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential recommendation has been a widely popular topic of recommender systems. Existing works have contributed to enhancing the prediction ability of sequential recommendation systems based on various methods, such as recurrent networks and self-attention mechanisms. However, they fail to discover and distinguish various relationships between items, which could be underlying factors which motivate user behaviors. In this paper, we propose an Edge-Enhanced Global Disentangled Graph Neural Network (EGD-GNN) model to capture the relation information between items for global item representation and local user intention learning. At the global level, we build a global-link graph over all sequences to model item relationships. Then a channel-aware disentangled learning layer is designed to decompose edge information into different channels, which can be aggregated to represent the target item from its neighbors. At the local level, we apply a variational auto-encoder framework to learn user intention over the current sequence. We evaluate our proposed method on three real-world datasets. Experimental results show that our model can get a crucial improvement over state-of-the-art baselines and is able to distinguish item features.
• Abstract（参考訳）: 逐次レコメンデーションは、レコメンデーションシステムで広く使われているトピックである。 既存の研究は、リカレントネットワークやセルフアテンション機構といった様々な手法に基づく逐次レコメンデーションシステムの予測能力の向上に寄与している。 しかし、ユーザ行動の動機となる要因として、アイテム間のさまざまな関係を発見して区別することができない。 本稿では,グローバルアイテム表現用項目とローカルユーザ意図学習の関係情報を取得するために,エッジ拡張グローバルディスタングルグラフニューラルネットワーク(EGD-GNN)モデルを提案する。 グローバルレベルでは、アイテムの関係をモデル化するために、すべてのシーケンスにグローバルリンクグラフを構築します。 次に, エッジ情報を異なるチャネルに分解し, 対象項目を隣接ノードから表現できるように, チャネルアウェア不連続学習層を設計した。 ローカルレベルでは、変動型自動エンコーダフレームワークを適用し、現在のシーケンスに関するユーザの意図を学習する。 提案手法を実世界の3つのデータセットで評価する。 実験の結果,本モデルは最先端のベースラインよりも重要な改善が得られ,項目の特徴を識別できることがわかった。

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