論文の概要: Heterogeneous Graph Neural Network for Personalized Session-Based Recommendation with User-Session Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11343v2
• Date: Tue, 24 May 2022 08:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 12:04:45.650753
• Title: Heterogeneous Graph Neural Network for Personalized Session-Based Recommendation with User-Session Constraints
• Title（参考訳）: ユーザセッション制約を考慮したパーソナライズされたセッションベースレコメンデーションのためのヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク
• Authors: Minjae Park
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションは、アイテムのシーケンスで構成されるセッションを解釈することでアイテムを推奨しようとする。 本稿では,不均一な注意ネットワークを通じてセッションによって生成されるグラフの様々な関係について考察する。 トレーニングプロセスのさらなる最適化を通じて、パフォーマンスの向上を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recommendation system provides users with an appropriate limit of recent online large amounts of information. Session-based recommendation, a sub-area of recommender systems, attempts to recommend items by interpreting sessions that consist of sequences of items. Recently, research to include user information in these sessions is progress. However, it is difficult to generate high-quality user representation that includes session representations generated by user. In this paper, we consider various relationships in graph created by sessions through Heterogeneous attention network. Constraints also force user representations to consider the user's preferences presented in the session. It seeks to increase performance through additional optimization in the training process. The proposed model outperformed other methods on various real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: このレコメンデーションシステムは、最近のオンライン大量の情報の適切な制限を提供する。 セッションベースレコメンデーション(セッションベースレコメンデーション、セッションベースレコメンデーション)は、アイテムのシーケンスからなるセッションを解釈することで、アイテムを推奨しようとする。 近年,これらのセッションにユーザ情報を含める研究が進んでいる。 しかし,ユーザが生成したセッション表現を含む高品質なユーザ表現を生成することは困難である。 本稿では,不均一な注意ネットワークを通じてセッションによって生成されるグラフの様々な関係について考察する。 制約はまた、セッションで提示されたユーザの好みを考慮するようにユーザ表現を強制する。 トレーニングプロセスのさらなる最適化を通じて、パフォーマンスの向上を目指す。 提案手法は,実世界の様々なデータセットにおける他の手法よりも優れていた。

関連論文リスト

• Latent User Intent Modeling for Sequential Recommenders [92.66888409973495]
  逐次リコメンデータモデルは、プラットフォーム上での氏のインタラクション履歴に基づいて、ユーザが次に対話する可能性のあるアイテムを予測することを学習する。 しかし、ほとんどのシーケンシャルなレコメンデータは、ユーザの意図に対する高いレベルの理解を欠いている。 したがって、インテントモデリングはユーザー理解と長期ユーザーエクスペリエンスの最適化に不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T19:00:24Z)
• Ordinal Graph Gamma Belief Network for Social Recommender Systems [54.9487910312535]
  我々は,階層型ベイズモデルであるオーディナルグラフファクター解析(OGFA)を開発し,ユーザ・イテムとユーザ・ユーザインタラクションを共同でモデル化する。 OGFAは、優れたレコメンデーションパフォーマンスを達成するだけでなく、代表ユーザの好みに応じた解釈可能な潜在因子も抽出する。 我々はOGFAを,マルチ確率層深層確率モデルであるオーディナルグラフガンマ信念ネットワークに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T09:19:22Z)
• Exploiting Session Information in BERT-based Session-aware Sequential Recommendation [13.15762859612114]
  推薦システムでは,ユーザインタラクション履歴をシーケンシャルな情報として活用することで,大幅な性能向上を実現している。 多くのオンラインサービスでは、ユーザインタラクションは、通常、通常のシーケンス表現技術とは異なるアプローチを必要とする、おそらく好みを共有するセッションによってグループ化される。 本稿では,BERTに基づく逐次レコメンデーションモデルにおいて,追加パラメータを最小化しながらセッション情報を活用することで,レコメンデーション性能を向上させる3つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T17:58:10Z)
• G$^3$SR: Global Graph Guided Session-based Recommendation [116.38098186755029]
  セッションベースのレコメンデーションは、匿名セッションデータを使用して高品質なレコメンデーションを提供しようとします。 G$3$SR (Global Graph Guided Session-based Recommendation)はセッションベースのレコメンデーションワークフローを2つのステップに分割する。 2つの実世界のベンチマークデータセットの実験は、最先端の手法よりもG$3$SR法の顕著で一貫した改善を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-12T15:44:03Z)
• Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation [56.12499090935242]
  本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。 KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。 KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:44:00Z)
• SR-HetGNN:Session-based Recommendation with Heterogeneous Graph Neural Network [20.82060191403763]
  セッションベースレコメンデーションシステムは、前のセッションシーケンスに基づいて、ユーザの次のクリックを予測することを目的としている。 セッション埋め込みを学習するために異種グラフニューラルネットワーク(HetGNN)を用いたセッション推薦手法SR-HetGNNを提案する。 SR-HetGNNは、DigineticaとTmallの2つの実際の大規模データセットに対する広範な実験を通じて、既存の最先端セッションベースのレコメンデーション手法よりも優れていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T10:12:48Z)
• Improved Representation Learning for Session-based Recommendation [0.0]
  セッションベースのレコメンデーションシステムは、短期匿名セッションを用いてユーザの行動や嗜好をモデル化することで、ユーザに対して関連項目を提案する。 既存の方法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用して、近隣のノードから情報を伝達し集約する。 我々は、よりリッチな表現学習を可能にする目標注意型GNNと組み合わせてトランスフォーマーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-04T00:57:28Z)
• Session-aware Recommendation: A Surprising Quest for the State-of-the-art [6.617487928813376]
  セッション対応レコメンデーションは、ユーザの長期的な好みに応じてパーソナライズすることができる。 我々は最近のセッション認識アルゴリズムを互いに比較し、セッションベースの推薦アルゴリズムと比較した。 我々の研究は、より洗練されたセッション対応レコメンデーションアルゴリズムには、まだ大きな可能性を秘めていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T15:18:01Z)
• PinnerSage: Multi-Modal User Embedding Framework for Recommendations at Pinterest [54.56236567783225]
  PinnerSageはエンド・ツー・エンドのレコメンデーションシステムで、マルチモーダル・埋め込みを通じて各ユーザーを表現する。 オフラインおよびオンラインA/B実験を複数実施し,本手法が単一埋め込み法より有意に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T17:13:20Z)
• TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-based Recommendation [66.04457457299218]
  セッションベースレコメンデーションのための新しいターゲット注意グラフニューラルネットワーク(TAGNN)モデルを提案する。 TAGNNでは、ターゲット・アウェア・アテンションは、様々なターゲット項目に関して異なるユーザ関心を適応的に活性化する。 学習した関心表現ベクトルは、異なる対象項目によって変化し、モデルの表現性を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T14:17:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。