論文の概要: Heterogeneous Graph Learning for Explainable Recommendation over Academic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07832v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 02:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 00:57:55.184972
• Title: Heterogeneous Graph Learning for Explainable Recommendation over Academic Networks
• Title（参考訳）: ヘテロジニアスグラフ学習による学術ネットワーク上でのレコメンデーション
• Authors: Xiangtai Chen, Tao Tang, Jing Ren, Ivan Lee, Honglong Chen, Feng Xia
• Abstract要約: 本研究は、学業移行の行動を理解することを目的として、Ph.D.卒業生に適した制度を推薦する。 このデザインは学術的・学術的なネットワークの上に構築され、学者や機関間の科学的コラボレーションに関する豊富な情報を含んでいる。 本稿では,複数のメタパス間の隠れた関係を発見するために,学術的注意とメタパス的注意を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.99215332381067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the explosive growth of new graduates with research degrees every year, unprecedented challenges arise for early-career researchers to find a job at a suitable institution. This study aims to understand the behavior of academic job transition and hence recommend suitable institutions for PhD graduates. Specifically, we design a deep learning model to predict the career move of early-career researchers and provide suggestions. The design is built on top of scholarly/academic networks, which contains abundant information about scientific collaboration among scholars and institutions. We construct a heterogeneous scholarly network to facilitate the exploring of the behavior of career moves and the recommendation of institutions for scholars. We devise an unsupervised learning model called HAI (Heterogeneous graph Attention InfoMax) which aggregates attention mechanism and mutual information for institution recommendation. Moreover, we propose scholar attention and meta-path attention to discover the hidden relationships between several meta-paths. With these mechanisms, HAI provides ordered recommendations with explainability. We evaluate HAI upon a real-world dataset against baseline methods. Experimental results verify the effectiveness and efficiency of our approach.
• Abstract（参考訳）: 毎年研究学位を持つ新卒者の爆発的な成長により、早産研究者が適切な機関で職を見つけるという前例のない課題が生じる。 本研究は、学業移行の行動を理解することを目的として、PhD卒業生に適した制度を推薦する。 具体的には、早産研究者のキャリアの動きを予測し、提案する深層学習モデルを設計する。 このデザインは学術的/学術的なネットワークの上に構築され、学者や機関間の科学的な協力に関する豊富な情報を含んでいる。 我々は,キャリア活動の行動の探索と研究機関の推薦を促進するために,異質な学術ネットワークを構築した。 施設推薦のための注意機構と相互情報を集約した「hai(heterogeneous graph attention infomax)」と呼ばれる教師なし学習モデルを開発した。 さらに,複数のメタパス間の隠れた関係を明らかにするために,学術的注意とメタパス的注意を提案する。 これらのメカニズムにより、HAIは説明可能な順序付きレコメンデーションを提供する。 我々は,HAIをベースライン手法に対して実世界のデータセット上で評価する。 実験の結果,本手法の有効性と有効性が検証された。

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